错误，TensorSliceReader 构造函数不成功：无法找到 ram 解封文件的任何匹配文件

Question

我遇到了这个错误，我无法解开我的 jupyter 笔记本上的文件：

import os 
import pickle
import joblib
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
filename = open("loan_model3.pkl", "rb")
mdl = pickle.load(filename)
mdl.close()

它总是显示以下错误消息，即使我升级了所有库

错误信息：

FileNotFoundError：不成功的 TensorSliceReader 构造函数：无法找到 ram://89506590-ec42-44a9-b67c-3ee4cc8e884e/variables/variables 的任何匹配文件您可能正在尝试从计算设备加载到不同的设备上。考虑在 io_deviceexperimental_io_device中设置选项tf.saved_model.LoadOptions，例如“/job:localhost”。

我尝试升级我的库，但仍然没有成功。

Answer 1

当我尝试将Sequential模型存储在 .pkl 文件中时，我也遇到了同样的错误，因为Sequential模型是 TensorFlow Keras 模型，因此我们必须将其存储在 .h5 文件中，而 Keras 以这种格式保存模型，因为它可以轻松存储权重和模型配置位于单个文件中。

代码：

   from keras.models import load_model
   model.save('model.h5')
   model_final = load_model('model.h5')

Answer 2

我不知道你是否还在这里，但我找到了解决方案。基本上你不应该将张量流模型保存到pickle文件中，而是保存到h5文件中

## save model
save_path = './model.h5'
model.save(save_path)
## load tensorflow model
model = keras.models.load_model(save_path)

这对我有用。希望这也对您有帮助。