使用pickle加载数据集遇AttributeError，如何解决该问题？

这个错误我之前也碰到过！本质原因很简单：你用pickle保存data_samples类的实例时，这个类是在某个模块里定义的，但现在你加载pickle文件的脚本里，__main__模块（也就是当前运行的脚本）中没有这个data_samples类的定义，pickle找不到对应的类来重建对象，就抛出了这个错误。

下面给你几个可行的解决办法：

方法1：在当前脚本中重新定义data_samples类 #

如果这个类的定义不复杂，直接把当初定义data_samples的代码复制到你现在的脚本里就行。比如：

import pickle

# 先定义和保存时完全一致的data_samples类
class data_samples:
    def __init__(self, ...):  # 这里要和你之前的类定义完全匹配
        # 类的属性和方法，和保存时保持一致
        pass

# 再加载pickle文件
infile = open('data_set.pkl','rb')
data = pickle.load(infile)
infile.close()

注意：类的名称、属性、方法必须和保存pickle时的完全一致，否则还是会出错。

方法2：从原来的模块导入data_samples类 #

如果data_samples类本来就是在某个单独的模块（比如my_dataset.py）里定义的，那直接在当前脚本中导入这个类就行：

import pickle
from my_dataset import data_samples  # 替换成你实际的模块名

infile = open('data_set.pkl','rb')
data = pickle.load(infile)
infile.close()

这样pickle就能找到对应的类定义，顺利重建对象了。

方法3：临时修改模块映射（适合快速调试） #

如果不想导入模块或者复制类定义，可以在加载前把__main__模块的属性临时映射到原来的类所在模块，比如：

import pickle
import sys

# 假设data_samples原来在my_dataset模块里
sys.modules['__main__'].data_samples = __import__('my_dataset').data_samples

infile = open('data_set.pkl','rb')
data = pickle.load(infile)
infile.close()

这个方法比较hacky，适合临时调试用，不推荐在正式代码里长期使用。

小提醒：pickle的加载严重依赖于序列化时的类定义，所以最好在保存pickle的时候，把对应的类定义放在单独的模块里，这样后续加载的时候直接导入模块就行，能避免很多这类问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Question