为什么会出现持久性sklearn模型的开箱错误？

Question

我有一个经过训练的决策树模型，该模型是我在Google研究笔记本中创建的，并且像这样腌制：

pickle.dump(tree, open(tree_15.sav, 'wb'))

我们有一个从docker构建的在线分析项目，它创建了我用来创建模型的相同环境。 （以及其他用于其他功能的软件包。）我想在该其他项目中导入我的模型，并添加以下行：

predictive_model = pickle.load(open(self.sav_path, 'rb'), fix_imports=True, encoding='latin1')

但是我得到：

_pickle.UnpicklingError: invalid load key, '\xef'.

有趣的是，我无法在本地复制相同的错误。我使用Windows桌面（因此在本地从docker构建时遇到问题），但是每个软件包使用相同版本，.sav文件未损坏-哈希检出-等等。每次都在本地运行得很好。相同模型的先前版本也在线运行。老实说，我在这里很迷茫。

Answer 1

通常，gzip的open()不具有内置open()的问题，所以为什么不尝试以下操作：

import gzip, pickle
with gzip.open(self.sav_path, 'rb') as f:
    predictive_model = pickle.load(f, fix_imports=True, encoding='latin1')