scikit-learn joblib pickle VS joblib

joblib的载入

sklearn 0.21之前joblib位于

from sklearn.externals import joblib

之后作为sklearn的一个单独依赖

import joblib

joblib VS pickle

joblib对于大型numpy arrays有更好的优化，但是python3.8的pickle也集成了大型numpy array的优化，joblib可能优势只有嵌套的大型numpy array。

pickle里面的参数必须是file object；joblib可以是路径或者file object。

joblib使用

joblib.load('XXX.pkl')

joblib.load(open('XXX.pkl','rb'))

以上两种均可。

joblib.dump(model,'XXX.pkl')

同理第二个参数可以是个file object。

其它

joblib序列化的对象，用pickle打开会报错，我遇到的错误是

UnpicklingError: invalid load key, '\x00'.