_pickle.unpicklingerror: pickle data was truncated
时间: 2023-04-24 08:04:45 浏览: 2701
这是一个 Python 的 pickle 模块的错误,它表示反序列化(unpickling)过程中发现了截断的数据。这意味着,在保存或传输 pickle 数据时发生了错误,导致数据缺失。解决方法是确保数据完整并重新读取。
相关问题
yolov7 _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str
您好!关于您提到的错误,根据描述看起来是在使用Yolov7时出现了_pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str的问题。这个错误通常是由于pickle模块无法正确反序列化对象导致的。可能的原因是对象在序列化时使用了STACK_GLOBAL指令,但在反序列化时无法正确解析。
要解决这个问题,您可以尝试以下几个步骤:
1. 检查是否使用了正确的pickle版本:确保您正在使用与创建pickle文件时相同版本的pickle模块。如果版本不匹配,可能会导致无法正确反序列化对象。
2. 检查pickle文件是否完整:确保pickle文件没有被损坏或修改。如果文件损坏或修改,可能会导致无法正确反序列化对象。您可以尝试重新生成pickle文件或使用备份文件。
3. 检查对象是否可以正确序列化和反序列化:尝试使用相同版本的pickle模块对对象进行简单的序列化和反序列化操作,以确保对象可以正常序列化和反序列化。如果无法正常操作,可能需要检查对象的定义和内容。
4. 检查代码中与pickle相关的操作:检查您的代码中是否存在其他与pickle相关的操作,并确保它们正确地使用了pickle模块。可能存在其他地方导致了这个错误。
希望以上信息对您有所帮助!如有任何进一步的问题,请随时提问。
import pickle def func(data): print(data) def worker(array): array = pickle.loads(array) pool = ThreadPoolExecutor(1) for a in array: pool.submit( func,a ) pool.shutdown(wait=True) if __name__ == '__main__': processes = [] data = [i for i in range(300)] data = pickle.dumps(data) for i in range(3): p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(data[100*i:100*(i+1)],)) processes.append(p) p.start() for p in processes: p.join() _pickle.UnpicklingError: pickle data was truncated
这个错误是由于 pickle 数据被截断导致的。在这个代码中,您将数据分成三个部分,并在三个进程中处理它们。在这个过程中,有可能会发生数据被截断的情况,导致无法正确反序列化 pickle 数据。您可以尝试增加数据的大小,或者尝试将其分成更小的块进行处理,以避免这个错误。另外,您还可以将 pickle 数据保存到文件中,然后在不同的进程中读取和处理它们,以避免 pickle 数据被截断的问题。