sklearnのCountVectorizerのベクトルを保存後にロードする方法

Question

fit_transform()後のベクトルを、numpy.saveで保存。
下記のソースコードで新しい対象のデータをtransform()するために、ベクトルをnumpy.loadして
います。
その後に、新しいデータをtransform()したいのですが、AttributeError: transform not foundのエラーが立ちます。
bag = vect.transform(text1)のコードが悪いのでしょうか？
ベクトル化したデータをどう使ってtransformして良いのか不明で・・・
ご教授いただけないでしょうか？

import csv
import numpy as np
import MeCab
import numpy
import scipy.sparse.csr
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer


# MeCab による単語への分割関数 (名詞のみ残す)
def split_text_only_noun(text):
    tagger = MeCab.Tagger()

    words = []
    for c in tagger.parse(text).splitlines()[:-1]:
        surface, feature = c.split('\t')
        pos = feature.split(',')[0]
        if pos == '名詞':
            words.append(surface)
        # if pos == '動詞':
        #    words.append(surface)
    return ' '.join(words)

#bags = count.fit_transform(docs1)したデータをnumpy.save('my_vector',bags.toarray())で保存
#上記データをロード
vect = scipy.sparse.csr.csr_matrix(numpy.load('my_vector.npy'))

# 予測用テキスト読み込み
text1 = []
with open('clubthai.csv') as f:
    reader = csv.reader(f)
    print(reader)
    for row in reader:
        text = np.array(row)
        print(text)

        for textx in text:
            # 分かち書きして配列に保存
            tx = split_text_only_noun(textx)
            text1.append(tx)
print(text1)

bag = vect.transform(text1)

print(bag.toarray())

# 予測用テキストbow保存
with open("create_text2.csv", "a", newline='', encoding="utf-8") as wf:
    writer = csv.writer(wf, lineterminator="\n")
    writer.writerows(bag.toarray())