UnpicklingError Traceback (most recent call last) Input In [66], in <cell line: 36>() 30 Kcat_model = model.KcatPrediction(device, n_fingerprint, n_word, 2*dim, layer_gnn, window, layer_cnn, layer_output).to(device) 31 ##‘KcatPrediction’是一个自定义模型类，根据给定的参数初始化一个Kcat预测模型。使用了上述参数，如果要进行调参在此处进行 32 # directory_path = '../../Results/output/all--radius2--ngram3--dim20--layer_gnn3--window11--layer_cnn3--layer_output3--lr1e-3--lr_decay0/archive/data' 33 # file_list = os.listdir(directory_path) 34 # for file_name in file_list: 35 # file_path = os.path.join(directory_path,file_name) ---> 36 Kcat_model.load_state_dict(torch.load('MAEs--all--radius2--ngram3--dim20--layer_gnn3--window11--layer_cnn3--layer_output3--lr1e-3--lr_decay0.5--decay_interval10--weight_decay1e-6--iteration50.txt', map_location=device)) 37 ##表示把预训练的模型参数加载到Kcat_model里，‘torch.load’表示函数用于文件中加载模型参数的状态字典（state_dict）,括号内表示预训练参数的文件位置 38 predictor = Predictor(Kcat_model) File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:815, in load(f, map_location, pickle_module, weights_only, **pickle_load_args) 813 except RuntimeError as e: 814 raise pickle.UnpicklingError(UNSAFE_MESSAGE + str(e)) from None --> 815 return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:1033, in _legacy_load(f, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) 1027 if not hasattr(f, 'readinto') and (3, 8, 0) <= sys.version_info < (3, 8, 2): 1028 raise RuntimeError( 1029 "torch.load does not work with file-like objects that do not implement readinto on Python 3.8.0 and 3.8.1. " 1030 f"Received object of type "{type(f)}". Please update to Python 3.8.2 or newer to restore this " 1031 "functionality.") -> 1033 magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) 1034 if magic_number != MAGIC_NUMBER: 1035 raise RuntimeError("Invalid magic number; corrupt file?") UnpicklingError: invalid load key, 'E'. 这个问题怎么解决

这个错误通常是由于尝试加载不兼容的pickle文件引起的。根据您提供的代码，问题可能出在以下几点上：

1. 模型参数文件不存在或路径错误。请确保指定的参数文件存在，并且路径是正确的。

2. 模型参数文件是由不兼容的pickle版本生成的。如果您使用的是不同版本的Python或torch，可能会导致pickle文件不兼容。请确保使用相同版本的Python和torch，并尝试重新生成模型参数文件。

3. 模型参数文件已被损坏。如果模型参数文件已被修改或损坏，可能无法正确加载。请确保模型参数文件完整且未被更改。

您可以尝试检查以上几点，并根据情况进行修复或重新生成模型参数文件。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

相关问题

TypeError Traceback (most recent call last) Input In [81], in <cell line: 2>() 1 # Create AdaBoost classifier with decision tree as base estimator ----> 2 adaboost_clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier(), 3 n_estimators=301, 4 learning_rate=0.999, 5 max_depth=15, 6 algorithm='SAMME.R') TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'max_depth'

这是一个类型错误，它告诉我们 AdaBoostClassifier 类没有一个名为 'max_depth' 的参数。您可以尝试删除 'max_depth' 参数并再次运行代码，以查看是否解决了问题。如果您需要设置决策树的最大深度，您可以在初始化 DecisionTreeClassifier 时设置 'max_depth' 参数，而不是在 AdaBoostClassifier 中设置。

NameError Traceback (most recent call last) Input In [49], in <cell line: 1>() ----> 1 plot_confusion_matrix(model, X_test, y_test,cmap='Blues') 2 plt.tight_layout() NameError: name 'plot_confusion_matrix' is not defined

这个错误提示说明在当前的作用域中找不到名为 `plot_confusion_matrix` 的函数或类。这通常是因为您没有正确导入所需的库或模块。

在这种情况下，我猜测您可能是想使用 `sklearn.metrics.plot_confusion_matrix` 函数来绘制混淆矩阵。如果是这样，您需要执行以下导入语句：

from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix

请确保在运行 `plot_confusion_matrix` 函数之前执行此导入语句。