Traceback (most recent call last): File "D:\深度学习\InsightFace_Pytorch-\InsightFace_Pytorch-master\face_verify.py", line 40, in <module> targets, names = load_facebank(conf) File "D:\深度学习\InsightFace_Pytorch-\InsightFace_Pytorch-master\utils.py", line 70, in load_facebank embeddings = torch.load(conf.facebank_path/'facebank.pth') File "D:\深度学习\venv\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 795, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\深度学习\venv\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1002, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: invalid load key, 'v'.

这个错误通常是由于尝试反序列化一个被破坏或篡改的 pickle 对象导致的。这可能是因为 pickle 对象已经被篡改，或者是因为它是在不同版本的 Python 中创建的，导致了不兼容的 pickle 协议版本。你可以尝试使用其他的 unpickling 库（如 `pickletools`）来分析 pickle 对象并找出问题所在。如果你无法解决问题，最好的方法可能是重新创建 pickle 对象，并确保在序列化和反序列化过程中使用相同的 Python 版本和 pickle 协议版本。

相关问题

Traceback (most recent call last): File "e:/RetinexNet_Pytorch-main/RetinexNet_Pytorch-main/train.py", line 163, in <module> main(args.epochs, args.batch_size, args.patch_size, args.lr, args.data_dir, args.ckpt_dir, args.gpu_id, args.vis_dir) File "e:/RetinexNet_Pytorch-main/RetinexNet_Pytorch-main/train.py", line 37, in main assert len(train_low_data_names) != 0 AssertionError

这个错误是由一个断言（assert）语句引起的。在您的代码中，断言确保了一个条件的真实性。如果断言的条件为 False，则会引发 AssertionError 异常。

在这个特定的例子中，断言 `len(train_low_data_names) != 0` 没有得到满足，即训练低分辨率图像数据的列表 `train_low_data_names` 的长度为 0。这意味着没有提供任何训练数据。

要解决这个问题，您需要确保在执行断言之前，训练低分辨率图像数据的列表 `train_low_data_names` 中有至少一个元素。您可以检查路径是否正确、文件是否存在以及数据是否被正确加载。

如果您需要进一步的帮助，请提供更多的代码和上下文信息。

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\31225\Desktop\MVSNet_pytorch-master\train.py", line 16, in <module> from utils import * File "C:\Users\31225\Desktop\MVSNet_pytorch-master\utils.py", line 2, in <module> import torchvision.util

这个错误是因为在你的代码中，`utils.py`文件中尝试导入了`torchvision.util`，但是该模块在`torchvision`库中不存在。你需要检查你的代码，并确认你要导入的模块的名称是否正确。如果你想使用`torchvision`库，请确保已经正确安装该库。你可以尝试通过在终端中运行以下命令来安装它：

pip install torchvision

如果你已经安装了该库，请检查你的安装是否正确，并且版本是否与你的代码兼容。