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如果我们在 64 位机器上使用 joblib 序列化 randomforest 模型，然后在 32 位机器上解压，就会出现异常：

ValueError: Buffer dtype mismatch, expected 'SIZE_t' but got 'long long'

之前有人问过这个问题：Scikits-Learn RandomForrest training on 64bit python wont open on 32bit python。但自 2014 年以来，这个问题一直没有得到回答。

学习模型的示例代码（在 64 位机器上）：

modelPath="../"
featureVec=...
labelVec = ...
forest = RandomForestClassifier()
randomSearch = RandomizedSearchCV(forest, param_distributions=param_dict, cv=10, scoring='accuracy',
                                      n_iter=100, refit=True)
randomSearch.fit(X=featureVec, y=labelVec)
model = randomSearch.best_estimator_
joblib.dump(model, modelPath)

在 32 位机器上解压的示例代码：

modelPath="../"
model = joblib.load(modelPkl) # ValueError thrown here

我的问题是：如果我们必须在 64 位机器上学习并将其移植到 32 位机器进行预测，是否有任何通用的解决方法？

编辑：尝试直接使用pickle而不是joblib。仍然有同样的错误。该错误发生在核心pickle库中（对于joblib和pickle）：

  File "/usr/lib/python2.7/pickle.py", line 1378, in load
    return Unpickler(file).load()
  File "/usr/lib/python2.7/pickle.py", line 858, in load
    dispatch[key](self)
  File "/usr/lib/python2.7/pickle.py", line 1133, in load_reduce
    value = func(*args)
  File "sklearn/tree/_tree.pyx", line 585, in sklearn.tree._tree.Tree.__cinit__ (sklearn/tree/_tree.c:7286)
ValueError: Buffer dtype mismatch, expected 'SIZE_t' but got 'long long'
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