我在使用保存的MultiLayerPerceptronClassifier模型进行预测时遇到了问题。

# 读取保存的模型# spark版本: 3.1.2, python3.6from pyspark.ml import PipelineModelfrom pyspark.ml import Pipelinesaved_model = "/home/user/Desktop/algorithms/mlpc_model_8979"read_model = PipelineModel.load(saved_model)

# 使用读取的模型进行预测pred = read_model.transform(df)

它抛出了错误:

Py4JJavaError: 调用o98.transform时发生错误: java.util.NoSuchElementException: 未能找到layers的默认值

管道中的原始mlpc定义了layers:

mlpc = MultilayerPerceptronClassifier(layers= [200, 30, 10],\                                       seed=1234,\                                       featuresCol="features",\                                       labelCols="label")

我尝试解决这个问题的方法: 如果我运行管道模型并直接进行预测，而不先保存模型，就不会有错误。但保存并重新使用模型时会抛出这个错误。有人能帮助解决这个“未能找到layers的默认值”错误吗？

回答：

经过大量搜索，我发现了一个非常奇怪的解决方案。
必须在layers定义中的= []前删除空格。

                                             |                                             |                                             v mlpc = MultilayerPerceptronClassifier(layers=[200, 30, 10],\                                       seed=1234,\                                       featuresCol="features",\                                       labelCols="label")