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2021-07-31
Python运行出现以下错误:
RuntimeWarning: line buffering (buffering=1) isn't supported in binary mode, the default buffer size will be used
  self.stdout = io.open(c2pread, 'rb', bufsize)

代码是:
sklearn2pmml(pipeline, "D:\\My Documents\\17. Python\\3 GBDT\\GBDT.pmml")
求大神解答如何解决,谢谢!




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2021-8-4 12:52:05
二进制模式下不支持行缓存?
self.stdout=io.open(c2pread,'rb', bufsize)好底层啊
光看sklearn2pmml(pipline,.....)语句,不好解决问题。

有人说要装gunicorn,但gunicorn只支持unix和linux,不支持windows,也好像与这个不搭界。

只查到subprocess源码里讲io.open(c2pread,'rb', bufsize)

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2021-8-4 12:53:19
RuntimeWarning: line buffering (buffering=1) isn't supported in binary mode,
the default buffer size will be used
remember ... it is not a bug, it's a feature
这个是gunicorn 19.x有可能报的问题,可以选择升级gunicorn解决:
pip install gunicorn==20.0.4
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2021-8-4 12:58:05
另外,有个知乎作者说:
如果你的model training 和 prediction 都是同一种语言(或者工具),其实你没必要使用PMML。因为无论是R,Python或者SparkML都有自己标准的输出格式可以直接Load。 个人觉得PMML的使用场景主要是prediction的环境和training环境不在一起。离线训练模型之后,直接在prediction环境读取PMML获得训练后的模型,而且没必要在prediction环境装相应的工具(R/Python/Spark等)。 通常是因为生产环境安装这些环境不方便。

作者:Monk
链接:https://www.zhihu.com/question/29793218/answer/137087671
来源:知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
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2021-8-4 12:58:37
另外有个知乎作者说:

如果你的model training 和 prediction 都是同一种语言(或者工具),其实你没必要使用PMML。因为无论是R,Python或者SparkML都有自己标准的输出格式可以直接Load。 个人觉得PMML的使用场景主要是prediction的环境和training环境不在一起。离线训练模型之后,直接在prediction环境读取PMML获得训练后的模型,而且没必要在prediction环境装相应的工具(R/Python/Spark等)。 通常是因为生产环境安装这些环境不方便。

作者:Monk
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