Restoring PostgreSQL database gitlabhq_production ... ERROR: must be owner of extension pg_trgm ERROR: must be owner of extension btree_gist ERROR: must be owner of extension btree_gist ERROR: must be owner of extension pg_trgm

这个错误通常是由于在恢复数据库之前，安装了扩展并使用了不同的用户。由于该用户不是这些扩展的所有者，因此在恢复过程中会出现此错误。

要解决这个问题，你需要授予当前用户所需的扩展的所有权。你可以使用以下命令授予用户所有权：

ALTER EXTENSION pg_trgm OWNER TO <user>;
ALTER EXTENSION btree_gist OWNER TO <user>;

其中，`<user>` 是当前用户的名称。

如果你是使用超级用户进行恢复的，则可以考虑使用 `--no-owner` 选项来恢复数据库，该选项将忽略所有权问题。例如：

pg_restore --no-owner -d dbname db.dump

请注意，这可能会导致数据库中的扩展没有正确的所有者，因此你需要在恢复后手动授予所有权。

相关问题

> config: configs/diffusion_vec768l12.yaml > exp: exp/diffusion-test | Load HifiGAN: pretrain/nsf_hifigan/model Removing weight norm... [*] restoring model from exp/diffusion-test\model_0.pt Load all the data from : data/train 0%| | 0/859 [00:00<?, ?it/s] Traceback (most recent call last): File "train_diff.py", line 66, in <module> loader_train, loader_valid = get_data_loaders(args, whole_audio=False) File "F:\liandan\DDSP-SVC-3.0\diffusion\data_loaders.py", line 52, in get_data_loaders data_train = AudioDataset( File "F:\liandan\DDSP-SVC-3.0\diffusion\data_loaders.py", line 143, in __init__ raise ValueError(' [x] Muiti-speaker traing error : spk_id must be a positive integer from 1 to n_spk ') ValueError: [x] Muiti-speaker traing error : spk_id must be a positive integer from 1 to n_spk

这个错误提示看起来是在进行多说话者训练时出现的。错误提示说 spk_id 必须是从 1 到 n_spk 的正整数，但是代码中 spk_id 不符合这个要求，因此出现了 ValueError 错误。

我建议你检查代码中的 spk_id 是否正确，并确保它是一个从 1 到 n_spk 的正整数。你还可以检查你的训练数据，确认说话者标识符是否正确，并且没有缺失或冗余的数据。如果你需要更多的帮助，请提供更多的上下文和代码，这样我才能更好地帮助你解决这个问题。

File "E:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\training\saver.py", line 1326, in restore err, "a mismatch between the current graph and the graph") tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Restoring from checkpoint failed. This is most likely due to a mismatch between the current graph and the graph from the checkpoint. Please ensure that you have not altered the graph expected based on the checkpoint. Original error: Assign requires shapes of both tensors to match. lhs shape= [10816,256] rhs shape= [173056,256] [[node save/Assign_5 (defined at E:\anaconda\envs\tensorflow1\lib\site-packages\tensorflow_core\python\framework\ops.py:1748) ]]

这个错误通常表示在使用`tf.train.Saver()`加载模型时，当前的计算图与检查点文件中的计算图不匹配。这可能是由于以下原因导致的：

1. 您修改了原始的计算图结构：在加载模型之前，请确保您的代码中没有对计算图进行任何更改，例如添加、删除或修改了操作或变量。

2. 检查点文件与代码中使用的模型不匹配：检查点文件是针对特定模型架构和变量的。如果您的代码中的模型与检查点文件中的模型不匹配，加载过程就会失败。请确保您使用的检查点文件与您的代码中的模型结构和变量名称完全匹配。

对于您提供的具体错误信息，它指出了一个形状不匹配的问题。`lhs shape=[10816, 256]`表示左侧张量的形状是`[10816, 256]`，而`rhs shape=[173056, 256]`表示右侧张量的形状是`[173056, 256]`。这意味着在加载检查点文件时，某个变量的形状与当前的计算图不匹配。您需要检查代码中涉及到该变量的部分，并确保其形状匹配。

如果您无法找到问题所在，可以尝试删除之前保存的检查点文件，并重新训练和保存模型。然后，再次尝试加载模型并进行预测或继续训练。

另外，如果您使用的是不同版本的TensorFlow，可能会导致计算图不匹配的问题。请确保您的代码和检查点文件是针对相同版本的TensorFlow进行操作的。如果需要，可以尝试升级或降级TensorFlow的版本以解决兼容性问题。