用它包装的功能保存一个sklearn`FunctionTransformer` - python

我正在使用带有自定义功能的sklearn的Pipeline和FunctionTransformer

from sklearn.externals import joblib
from sklearn.preprocessing import FunctionTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline

这是我的代码：

def f(x):
    return x*2
pipe = Pipeline([("times_2", FunctionTransformer(f))])
joblib.dump(pipe, "pipe.joblib")
del pipe
del f
pipe = joblib.load("pipe.joblib") # Causes an exception

我得到这个错误：

AttributeError：模块“ __ main__”没有属性“ f”

如何解决呢？

请注意，此问题也出现在pickle

参考方案

我能够使用marshal模块（除了pickle）破解解决方案，并覆盖getstate所使用的魔术方法setstate和pickle。

import marshal
from types import FunctionType
from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin

class MyFunctionTransformer(BaseEstimator, TransformerMixin):
    def __init__(self, f):
        self.func = f
    def __call__(self, X):
        return self.func(X)
    def __getstate__(self):
        self.func_name = self.func.__name__
        self.func_code = marshal.dumps(self.func.__code__)
        del self.func
        return self.__dict__
    def __setstate__(self, d):
        d["func"] = FunctionType(marshal.loads(d["func_code"]), globals(), d["func_name"])
        del d["func_name"]
        del d["func_code"]
        self.__dict__ = d
    def fit(self, X, y=None):
        return self
    def transform(self, X):
        return self.func(X)

现在，如果我们使用MyFunctionTransformer而不是FunctionTransformer，则代码将按预期工作：

from sklearn.externals import joblib
from sklearn.pipeline import Pipeline

@MyFunctionTransformer
def my_transform(x):
    return x*2
pipe = Pipeline([("times_2", my_transform)])
joblib.dump(pipe, "pipe.joblib")
del pipe
del my_transform
pipe = joblib.load("pipe.joblib")

它的工作方式是从泡菜中删除功能f，而改为marshaling其代码和名称。

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