Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

как избавиться от EOF: закончилась ошибка ввода при распаковке объекта python

здесь я травлю свой объект
травлю нашу модель

with open("my_xgmodel.pickle","wb") as f:
pickle.dump(mdl_re
with open("my_xgmodel.pickle","wb") as f:
my_xg_model=pickle.load(f)

7200_,f)

загрузка объекта pickle

with open("my_xgmodel.pickle","wb") as f:
my_xg_model=pickle.load(f)

я знаю, что EOFError: Ran out of input" означает, что я пытаюсь прочитать пустой файл, но почему мой объект pickle становится пустым

python pickle
18.10.2019

  • Какую версию Python вы используете? 18.10.2019

Ответы:


1 
with open("my_xgmodel.pickle","wb") as f:
    my_xg_model=pickle.load(f)

Вы не можете читать из файла, который был открыт в режиме "w". Попробуйте открыть в режиме "r".

with open("my_xgmodel.pickle","rb") as f:
    my_xg_model=pickle.load(f)
18.10.2019
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..