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  • 64bit scipy python 3.6.5 64bit wheel
  • SQLNCLI 64 BIT

    2018-05-21 16:06:39
    SQLNCLI 64 BIT SQLNCLI 64 BIT SQLNCLI 64 BIT SQLNCLI 64 BIT SQLNCLI 64 BIT
  • python windows 64bit

    2018-06-28 10:23:06
    python windows 64bit,python windows 64bit,python windows 64bit
  • powerdesigner 16.5 64bit 补丁,powerdesigner 16.5 64bit 补丁,powerdesigner 16.5 64bit 补丁,powerdesigner 16.5 64bit 补丁powerdesigner 16.5 64bit/32bit 补丁
  • 微信web开发者工具 32bit 64bit 微信web开发者工具 32bit 64bit 微信web开发者工具 32bit 64bit
  • jdk 1.6_32bit、1.7_64bit、1.6_64bit 绿色版,三个文件压缩包无需安装,解压后直接配置环境变量及可使用
  • jnotify_64bit.dll

    2019-10-24 11:53:56
    jnotify_64bit jnotify_64bit jnotify_64bit jnotify_64bit
  • 最新版本Git2.19.0-64bit和TortoiseGit2.7.0-64bit,打包下载,解决Github下载速度过慢问题
  • Python64bit

    2016-09-01 14:19:42
    Python安装程序,Windows OS,64bit
  • 64bit的python训练出的机器学习模型在Chaquopy中解析失败,其原因是Chaquopy中python为32bit,所以需要在pycharm中安装32位python再生成模型。

      我在Chaquopy中利用joblib来load一个在pycharm中写好的AdaBoost模型:

    from joblib import dump, load
    filename = join(dirname(__file__), 'gao1_to_gao2_1.pkl')
    clf = load(filename)
    

      报错如下:

    E/AndroidRuntime: FATAL EXCEPTION: main
        Process: com.example.NCEPU, PID: 18024
        com.chaquo.python.PyException: ValueError: Buffer dtype mismatch, expected 'SIZE_t' but got 'long long'
            at <python>.sklearn.tree._tree.Tree.__cinit__(_tree.pyx:607)
            at <python>.pickle.load_reduce(pickle.py:1587)
            at <python>.pickle.load(pickle.py:1210)
            at <python>.joblib.numpy_pickle._unpickle(numpy_pickle.py:504)
            at <python>.joblib.numpy_pickle.load(numpy_pickle.py:585)
            at <python>.AdaBoost.test(AdaBoost.py:76)
            at <python>.chaquopy_java.call(chaquopy_java.pyx:380)
            at <python>.chaquopy_java.Java_com_chaquo_python_PyObject_callAttrThrowsNative(chaquopy_java.pyx:352)
            at com.chaquo.python.PyObject.callAttrThrowsNative(Native Method)
            at com.chaquo.python.PyObject.callAttrThrows(PyObject.java:232)
            at com.chaquo.python.PyObject.callAttr(PyObject.java:221)
            at com.example.NCEPU.Student.Predict.AdaBoostActivity.callPythonCode(AdaBoostActivity.java:45)
            at com.example.NCEPU.Student.Predict.AdaBoostActivity.createList(AdaBoostActivity.java:61)
            at com.example.NCEPU.Student.Predict.AdaBoostActivity.lambda$initViews$1$AdaBoostActivity(AdaBoostActivity.java:56)
            at com.example.NCEPU.Student.Predict.-$$Lambda$AdaBoostActivity$dJAvP4dDDrPleKcJgBCESW0ea0M.onClick(Unknown Source:2)
            at android.view.View.performClick(View.java:7192)
            at android.view.View.performClickInternal(View.java:7166)
            at android.view.View.access$3500(View.java:824)
            at android.view.View$PerformClick.run(View.java:27592)
            at android.os.Handler.handleCallback(Handler.java:888)
            at android.os.Handler.dispatchMessage(Handler.java:100)
            at android.os.Looper.loop(Looper.java:213)
            at android.app.ActivityThread.main(ActivityThread.java:8169)
            at java.lang.reflect.Method.invoke(Native Method)
            at com.android.internal.os.RuntimeInit$MethodAndArgsCaller.run(RuntimeInit.java:513)
            at com.android.internal.os.ZygoteInit.main(ZygoteInit.java:1101)
    

      翻遍stackoverflow发现是因为32位Python不能导入64位训练的模型,于是在Chaquopy中输出一下:

    import platform
    print(platform.architecture())
    

    输出为:

    ('32bit', 'WindowsPE')
    

      果然,Chaquopy中Python默认是32位。那没办法,只能用32位Python训练模型然后再导入了。

    1.安装32位python

      在官网下载32位的python38,然后安装,这个不再叙述。
      安装后在Pycharm上配置:
    在这里插入图片描述
      这个时候在pycharm上打印:

    import platform
    print(platform.architecture())
    

      输出为:

    ('32bit', 'WindowsPE')
    

      可以看到当前版本已经是32位了

    2.安装skleanr和pandas

      直接在pycharm的Terminal中安装:

    pip install sklearn -i https://pypi.douban.com/simple
    pip install pandas -i https://pypi.douban.com/simple
    

      安装过程有极大概率会报错,这中间省略了很多细节。。。。因为问题实在太多了,忘记记录了。不过最后是升级了一下pip就OK了。

    3.训练模型并保存

    这一步是在pycharm中进行的:

    clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier(max_depth=7, min_samples_leaf=5),
                                 n_estimators=200,
                                 algorithm='SAMME', learning_rate=0.5)
    clf = clf.fit(train_x, train_y)  # 训练模型
    dump(clf, 'gao1_to_gao2_1.pkl')
    

    4.Chaquopy中加载模型

      gao1_to_gao2_1.pkl放在python文件夹下:
    在这里插入图片描述

    from joblib import dump, load
    filename = join(dirname(__file__), 'gao1_to_gao2_1.pkl')
    clf = load(filename)
    
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