如何查询以.pickle格式保存的xgboost模型构建时使用的库版本

• 先导入依赖库
  需提前安装并导入pickle和xgboost库，若当前环境xgboost版本与训练版本差异过大导致加载报错，可先尝试降低本地xgboost版本后再执行后续操作。
• 加载pickle格式模型
  执行代码：

  import pickle
  import xgboost
  
  with open("你的模型文件路径.pickle", "rb") as f:
      model = pickle.load(f)
  

• 读取模型内置版本属性
  xgboost训练生成的Booster对象自带version属性，直接执行print(model.version)即可输出模型训练时使用的xgboost版本号。

如果因版本兼容问题无法正常加载模型，可以通过以下方式绕过全量加载读取版本：

• 直接解析pickle文件元数据，仅读取版本字段，代码示例：

  import pickle
  
  with open("你的模型文件路径.pickle", "rb") as f:
      unpickler = pickle.Unpickler(f)
      model = unpickler.load()
      print(model.version)
  

• 也可以直接用文本编辑器打开.pickle二进制文件，搜索符合x.y.z格式的数字串，版本号会以明文字符串形式存储在文件头部区域，可直接识别获取。

• xgboost跨大版本兼容性较差，查询到对应版本后，建议正式使用时安装相同版本的xgboost库，避免出现模型加载失败、预测结果不一致的问题。
• 若你拿到的是xgboost导出的dump格式文本模型，可直接在文件头部找到版本标注。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sam324