Serialization (Serialization assertion magicTagRead == kMAGIC_TAG failed.Magic tag does not match)

时间: 2024-04-26 08:22:24 浏览: 26
这个错误通常表示在反序列化对象时,对象的魔法标记(magic tag)与预期不符,导致反序列化失败。魔法标记是一种用于验证序列化数据是否正确的标记。在序列化时,对象会将该标记写入序列化数据中。在反序列化时,程序会读取该标记,并与预期的标记进行比较。如果不匹配,则会抛出类似于您遇到的异常。 这个问题的解决方法可能因具体情况而异,但通常涉及到以下方面: 1. 序列化和反序列化的代码是否正确。 2. 序列化和反序列化使用的类是否是同一个版本。如果不是,可能会导致魔法标记不匹配。 3. 序列化和反序列化使用的序列化库是否一致。 4. 序列化和反序列化使用的操作系统和JVM是否一致。如果不一致,可能会导致不同的字节序,因此魔法标记不匹配。 您可以检查这些方面,看看哪个可能是问题所在,并进行相应的修复。如果问题仍然存在,您可以提供更多细节以便我能够更好地帮助您。
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Error Code 1: Serialization (Serialization assertion magicTagRead == kMAGIC_TAG failed.Magic tag does not match)

这个错误代码是由于在反序列化(将对象从序列化数据中还原)时发现魔术标记(magic tag)不匹配导致的。魔术标记是用于确保反序列化的数据与原始数据完全匹配的一种校验机制。通常这个错误是由于序列化和反序列化时使用的不同版本的库或者代码造成的。为了解决这个问题,你需要检查你使用的序列化库或者代码版本,并确保在序列化和反序列化时使用相同的版本。如果你是使用第三方库,你可以查看它的文档或者联系开发者,以了解如何正确地使用序列化和反序列化。

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: ```c++ #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。

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import mindspore.nn as nn import mindspore.ops.operations as P from mindspore import Model from mindspore import Tensor from mindspore import context from mindspore import dataset as ds from mindspore.train.callback import ModelCheckpoint, CheckpointConfig, LossMonitor from mindspore.train.serialization import load_checkpoint, load_param_into_net from mindspore.nn.metrics import Accuracy # Define the ResNet50 model class ResNet50(nn.Cell): def __init__(self, num_classes=10): super(ResNet50, self).__init__() self.resnet50 = nn.ResNet50(num_classes=num_classes) def construct(self, x): x = self.resnet50(x) return x # Load the CIFAR-10 dataset data_home = "/path/to/cifar-10/" train_data = ds.Cifar10Dataset(data_home, num_parallel_workers=8, shuffle=True) test_data = ds.Cifar10Dataset(data_home, num_parallel_workers=8, shuffle=False) # Define the hyperparameters learning_rate = 0.1 momentum = 0.9 epoch_size = 200 batch_size = 32 # Define the optimizer optimizer = nn.Momentum(filter(lambda x: x.requires_grad, resnet50.get_parameters()), learning_rate, momentum) # Define the loss function loss_fn = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction='mean') # Define the model net = ResNet50() # Define the model checkpoint config_ck = CheckpointConfig(save_checkpoint_steps=1000, keep_checkpoint_max=10) ckpt_cb = ModelCheckpoint(prefix="resnet50", directory="./checkpoints/", config=config_ck) # Define the training dataset train_data = train_data.batch(batch_size, drop_remainder=True) # Define the testing dataset test_data = test_data.batch(batch_size, drop_remainder=True) # Define the model and train it model = Model(net, loss_fn=loss_fn, optimizer=optimizer, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) model.train(epoch_size, train_data, callbacks=[ckpt_cb, LossMonitor()], dataset_sink_mode=True) # Load the trained model and test it param_dict = load_checkpoint("./checkpoints/resnet50-200_1000.ckpt") load_param_into_net(net, param_dict) model = Model(net, loss_fn=loss_fn, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) result = model.eval(test_data) print("Accuracy: ", result["Accuracy"])这段代码有错误

Traceback (most recent call last): File "DT_001_X01_P01.py", line 150, in DT_001_X01_P01.Module.load_model File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmdet/apis/inference.py", line 42, in init_detector checkpoint = load_checkpoint(model, checkpoint, map_location=map_loc) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 529, in load_checkpoint checkpoint = _load_checkpoint(filename, map_location, logger) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 467, in _load_checkpoint return CheckpointLoader.load_checkpoint(filename, map_location, logger) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 244, in load_checkpoint return checkpoint_loader(filename, map_location) File "/home/kejia/Server/tf/Bin_x64/DeepLearning/DL_Lib_02/mmcv/runner/checkpoint.py", line 261, in load_from_local checkpoint = torch.load(filename, map_location=map_location) File "torch/serialization.py", line 594, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "torch/serialization.py", line 853, in _load result = unpickler.load() File "torch/serialization.py", line 845, in persistent_load load_tensor(data_type, size, key, _maybe_decode_ascii(location)) File "torch/serialization.py", line 834, in load_tensor loaded_storages[key] = restore_location(storage, location) File "torch/serialization.py", line 175, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "torch/serialization.py", line 157, in _cuda_deserialize return obj.cuda(device) File "torch/_utils.py", line 71, in _cuda with torch.cuda.device(device): File "torch/cuda/__init__.py", line 225, in __enter__ self.prev_idx = torch._C._cuda_getDevice() File "torch/cuda/__init__.py", line 164, in _lazy_init "Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. " + msg) RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with multiprocessing, you must use the 'spawn' start method ('异常抛出', None) DT_001_X01_P01 load_model ret=1, version=V1.0.0.0

rom tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <module> File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\api\_v2\keras\__init__.py", line 13, in <module> from keras.api._v2.keras import __internal__ File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\api\__init__.py", line 8, in <module> from keras.api import keras File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\api\keras\__init__.py", line 13, in <module> from keras.api.keras import __internal__ File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\api\keras\__internal__\__init__.py", line 10, in <module> from keras.saving.serialization_lib import enable_unsafe_deserialization File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2021.1.3\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_import module = self._system_import(name, *args, **kwargs) File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\saving\serialization_lib.py", line 28, in <module> from keras.saving.legacy.saved_model.utils import in_tf_saved_model_scope ImportError: cannot import name 'in_tf_saved_model_scope' from 'keras.saving.legacy.saved_model.utils' (C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\keras\saving\legacy\saved_model\utils.py)

请解释一下这段报错 Traceback (most recent call last): File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 41, in <module> result = lprnet_plate_recognition("D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\imgs\police.jpg", "D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\weights\Final_LPRNet_model.pth") File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 9, in lprnet_plate_recognition model = torch.load(model_path) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 608, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 787, in _legacy_load result = unpickler.load() File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 743, in persistent_load deserialized_objects[root_key] = restore_location(obj, location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 175, in default_restore_location result = fn(storage, location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 151, in _cuda_deserialize device = validate_cuda_device(location) File "D:\Anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 135, in validate_cuda_device raise RuntimeError('Attempting to deserialize object on a CUDA ' RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine, please use torch.load with map_location=torch.device('cpu') to map your storages to the CPU.

UnpicklingError Traceback (most recent call last) Input In [66], in <cell line: 36>() 30 Kcat_model = model.KcatPrediction(device, n_fingerprint, n_word, 2*dim, layer_gnn, window, layer_cnn, layer_output).to(device) 31 ##‘KcatPrediction’是一个自定义模型类,根据给定的参数初始化一个Kcat预测模型。使用了上述参数,如果要进行调参在此处进行 32 # directory_path = '../../Results/output/all--radius2--ngram3--dim20--layer_gnn3--window11--layer_cnn3--layer_output3--lr1e-3--lr_decay0/archive/data' 33 # file_list = os.listdir(directory_path) 34 # for file_name in file_list: 35 # file_path = os.path.join(directory_path,file_name) ---> 36 Kcat_model.load_state_dict(torch.load('MAEs--all--radius2--ngram3--dim20--layer_gnn3--window11--layer_cnn3--layer_output3--lr1e-3--lr_decay0.5--decay_interval10--weight_decay1e-6--iteration50.txt', map_location=device)) 37 ##表示把预训练的模型参数加载到Kcat_model里,‘torch.load’表示函数用于文件中加载模型参数的状态字典(state_dict),括号内表示预训练参数的文件位置 38 predictor = Predictor(Kcat_model) File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:815, in load(f, map_location, pickle_module, weights_only, **pickle_load_args) 813 except RuntimeError as e: 814 raise pickle.UnpicklingError(UNSAFE_MESSAGE + str(e)) from None --> 815 return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File ~/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py:1033, in _legacy_load(f, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) 1027 if not hasattr(f, 'readinto') and (3, 8, 0) <= sys.version_info < (3, 8, 2): 1028 raise RuntimeError( 1029 "torch.load does not work with file-like objects that do not implement readinto on Python 3.8.0 and 3.8.1. " 1030 f"Received object of type "{type(f)}". Please update to Python 3.8.2 or newer to restore this " 1031 "functionality.") -> 1033 magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) 1034 if magic_number != MAGIC_NUMBER: 1035 raise RuntimeError("Invalid magic number; corrupt file?") UnpicklingError: invalid load key, 'E'. 这个问题怎么解决

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