c++ 里面加载tensorrt模型时，反序列化出错，如何在c++里面查看当前tensorrt版本以便修复这个问题：Serialization (Serialization assertion magicTagRead == kMAGIC_TAG failed.Magic tag does not match)

您可以在C++代码中使用以下代码来获取当前TensorRT版本：

#include "NvInferRuntimeCommon.h"
...
std::cout << "TensorRT version: " << NV_TENSORRT_VERSION_MAJOR << "."
          << NV_TENSORRT_VERSION_MINOR << "." << NV_TENSORRT_VERSION_PATCH << std::endl;

这将输出当前TensorRT版本的主要版本号、次要版本号和修订版本号。您可以将其与您使用的序列化文件中的TensorRT版本进行比较，以查看它们是否兼容。

如果版本号不匹配，您可以尝试更新TensorRT版本，然后重新序列化您的模型。如果您使用的是TensorRT 7或更高版本，则需要确保您的模型的最大批处理大小与TensorRT引擎的最大批处理大小匹配。如果它们不匹配，您需要重新生成引擎，以便在构建引擎时指定正确的批处理大小。

另外，您还可以检查您的代码中的序列化和反序列化代码是否正确，以确保没有其他错误导致了此异常。

相关问题

mybatis vo 反序列化出错原因

Mybatis vo 反序列化出错通常有以下几个原因:

1. 类型不匹配: 传输的数据与接收端的数据类型不匹配。

2.序列化版本号不一致: 发送端和接收端的序列化版本号不一致。

3. 序列化包名不同: 发送端和接收端的序列化包名不同。

4. 序列化对象的变更: 发送端和接收端的序列化对象发生了变更。

5. 序列化对象的字段发生变更: 序列化对象的字段发生变更，导致反序列化失败。

以上是我所知道的Mybatis vo 反序列化出错的几个原因。如果您有其他问题或需要更详细的解释，请告诉我。

fastjson反序列化漏洞修复方法

Fastjson反序列化漏洞的修复方法主要包括以下几个方面：

1. 更新Fastjson版本：及时更新Fastjson的版本可以修复已知的漏洞，并且新版本通常会增加更多的安全性措施。

2. 配置白名单：通过配置白名单，限制Fastjson反序列化时可以处理的类和属性，只允许特定的类和属性进行反序列化操作，从而减少潜在的安全风险。

3. 使用AutoType特性：Fastjson提供了AutoType特性，可以在反序列化时自动检测类的类型信息，从而减少恶意代码的执行。可以通过设置AutoType的白名单，只允许特定的类进行反序列化操作。

4. 自定义反序列化过程：对于一些敏感的类和属性，可以自定义反序列化过程，使用安全的方式进行处理，避免恶意代码的执行。

5. 安全审计和代码检查：定期进行安全审计和代码检查，及时发现和修复潜在的安全漏洞，确保系统的安全性。

需要注意的是，Fastjson反序列化漏洞的修复方法可能因具体的漏洞类型和系统环境而有所不同，建议根据具体情况采取相应的修复措施。