Question

我正在尝试从S3存储桶中将我的ML模型作为泡菜文件下载，然后加载以进行预测。

import boto3
import io
import pickle

REGION = 'us-east-1'
ACCESS_KEY_ID = ******
SECRET_ACCESS_KEY = ******

'BUCKET_NAME = 'aws-logs-914250087788-us-east-1'
KEY = input_name # file path in S3

s3c = boto3.client(
        's3',
        region_name = REGION,
        aws_access_key_id = ACCESS_KEY_ID,
        aws_secret_access_key = SECRET_ACCESS_KEY
    )
rfModel=s3c.download_file(BUCKET_NAME, model1, 'RF_model.pckl')

#load model and predict

lm = open('RF_model.pckl', 'rb')
clf=pickle.loads(lm)
rf_pred=clf.predict(x)
np.savetxt(output_name1, rf_pred, delimiter=',', fmt='%s')

但是当我运行代码时，会发生以下错误：

TypeError：需要一个类似字节的对象，而不是_io.BufferedReader。

如何解决此错误？

Answer 1

我应该替换这部分：

lm = open('RF_model.pckl', 'rb')
clf=pickle.loads(lm)

与此：

with open('RF_model.pckl', 'rb') as file:
    clf = pickle.load(file)

使用python从S3存储桶下载后加载的pickle文件出现问题

1 个答案: