腌制复杂的字典/使字典可移植

Question

我有一本字典，我在其中收集 ML 模型，我用数据类构建如下：

  @dataclass(frozen=True, order=True)
    class Model:
        data_sample: str
        predictive_model: object
        predictions: pd.DataFrame
        binary: object
        type: str
        inputs: list
        output: str
        explain: bool

        def to_dict(self):
            return asdict(self)

我生成多个模型并使用数据类来验证单个训练模型的输入。我将此类作为 ML 列表的字典：

ML.append(model.to_dict())

binary

和

predictive_model

的对象是来自 scikit-learn、TPOT、SciPy 等库的模型（python 类）。人们应该假设这些对象中发生了很多继承。我正在努力使这个列表可移植到另一个环境。我使这个可移植的核心想法是使用

joblib

、

dill

或

pickle

之类的库到

.dump

训练模型的运行时中的字典，并使用

.load

方法加载字典。当我这样做时，我注意到有一个

ModuleNotFoundError: No module named ...

错误。我已经发现这是一个常见问题，并且这里有关于此错误的答案：Python pickling after changing a module's directory

我的问题是：有没有更好的方法来“导出”我的字典？最好以这样一种方式复制它需要的所有东西，这样我就可以在别处运行它而不需要管理任何导入？

我觉得酸洗可能不是我需要的..