我正在研究其他人的文档不足的代码(它使用 tf-idf 来查找文档集群)，我遇到了这个:
from sklearn.externals import joblib
#joblib.dump(km, 'doc_cluster.pkl')
km = joblib.load('doc_cluster.pkl')
clusters = km.labels_.tolist()
它应该解开 doc_cluster.pkl，但当我运行它时，我收到一个 DepreciationWarning，指出该文件是使用低于 0.10 的 joblib 版本生成的，它要求我重新生成该文件。但是，我不能那样做，因为我没有创建 doc_cluster.pkl。那么继续前进并忽略警告是否可以，否则会把事情搞砸吗？
最佳答案
弃用警告只是警告，加载成功。 pickle 文件仍在加载和支持，至少在这个版本的 sklearn 中(它捆绑了第三方 joblib project )。 joblib 的 future 版本可能会停止支持该特定格式，但这还没有发生。
您可以使用当前版本重新创建 pickle 文件，只需将相同的对象转储回磁盘即可:
km = joblib.load('doc_cluster.pkl')
joblib.dump(km, 'doc_cluster.pkl', compress=True)
另见 joblib persistence documentation .
或者，您可以通过使用警告过滤器来抑制警告。您可以在 PYTHONWARNINGS environment variable 中设置过滤器, 与 -W command-lne switch (我会使用字符串 ignore::DeprecationWarning:sklearn.externals.joblib)，或者使用 warnings module直接:
import warnings
warnings.filterwarnings(
"ignore", category=DeprecationWarning,
module=r'sklearn\.externals\.joblib'
)
关于python - 我是否可以使用 .pkl 文件，即使它给我一个 DepreciationWarning？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54369082/