当我想使用cross_val_score时，如果我定义n_jobs=1，它会给我这样的错误：
任务无法反序列化。请确保 该功能都是可腌制的。
我尝试用一个或一个不更改变量，但是程序开始不断训练
classifier = KerasClassifier（build_fn = build_classifier，batch_size = 10，epochs = 100）
精度= cross_val_score（估计量=分类器，X = X_train，y = y_train，cv = 10，n_jobs = -1）回溯（最近一次通话结束）：
文件“”，第1行，在 精度= cross_val_score（估计量=分类器，X = X_train，y = y_train，cv = 10，n_jobs = -1）
文件 “ D：\ anaconda \ lib \ site-packages \ sklearn \ model_selection_validation.py”， 第389行，在cross_val_score中 ：func：
sklearn.metrics.make_scorer：文件 “ D：\ anaconda \ lib \ site-packages \ sklearn \ model_selection_validation.py”， 第231行，在cross_validate中 ＃独立，并且可以腌制。
文件“ D：\ anaconda \ lib \ site-packages \ joblib \ parallel.py”，第934行， 在致电中 self.retrieve（）
文件“ D：\ anaconda \ lib \ site-packages \ joblib \ parallel.py”，行833， 在检索中 self._output.extend（job.get（timeout = self.timeout））
文件“ D：\ anaconda \ lib \ site-packages \ joblib_parallel_backends.py”， 第521行，在wrap_future_result中 返回future.result（timeout = timeout）
文件“ D：\ anaconda \ lib \ concurrent \ futures_base.py”，第432行，在 结果 返回self .__ get_result（）
文件“ D：\ anaconda \ lib \ concurrent \ futures_base.py”，第384行，在 __get_result 提高自我。_例外
现在我知道了
BrokenProcessPool：任务无法反序列化。请确保该函数的参数都是可拾取的。