已解决EOFError: Ran out of input

已解决magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args)
EOFError: Ran out of input

文章目录

• 报错问题
• 报错翻译
• 报错原因
• 解决方法
• 千人全栈VIP答疑群联系博主帮忙解决报错

报错问题

粉丝群里面的一个小伙伴遇到问题跑来私信我，想用python，但是发生了报错（当时他心里瞬间凉了一大截，跑来找我求助，然后顺利帮助他解决了，顺便记录一下希望可以帮助到更多遇到这个bug不会解决的小伙伴），报错代码如下所示：

报错信息内容截图如下所示：

报错信息内容如下所示：

UCTransNet_pretrain
transformer head num: 4
transformer layers num: 4
transformer expand ratio: 4
Traceback (most recent call last):
  File "D:\zwj\fx07\UCTransNet-main\train_model.py", line 191, in <module>
    model = main_loop(model_type=config.model_name, tensorboard=True)
  File "D:\zwj\fx07\UCTransNet-main\train_model.py", line 100, in main_loop
    pretrained_UNet = torch.load(pretrained_UNet_model_path, map_location='cuda')
  File "C:\Users\Lenovo\AppData\Local\conda\conda\envs\pytorchZ\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 608, in load
    return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args)
  File "C:\Users\Lenovo\AppData\Local\conda\conda\envs\pytorchZ\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 777, in _legacy_load
    magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args)
EOFError: Ran out of input

报错翻译

报错信息内容翻译如下所示：

UCTransNet_再培训
变压器头数量：4
变压器层数：4
变压器膨胀比：4
追踪（最近一次通话）：
中的文件“D:\zwj\fx07\UCTransNet main\train_model.py”，第191行
model=main_loop（model_type=config.model_name，tensorboard=True）
文件“D:\zwj\fx07\UCTransNet main\train_model.py”，第100行，在main_loop中
预训练UNet=火炬加载（预训练UNet-model_path，map_location=‘uda’）
文件“C:\Users\Lenovo\AppData\Local\conda\conda\envs\pytorchZ\lib\site packages\torch\serialization.py”，第608行，加载中
return _legacy_load（打开文件、映射位置、pickle_module、**pickle_load_args）
文件“C:\Users\Lenovo\AppData\Local\conda\conda\envs\pytorchZ\lib\site packages\torch\serialization.py”，第777行，在_legacy_load中
magic_number=pickle_module.load（f，**pickle_load_args）
EOF错误:输入不足

报错原因

报错原因：

这个错误通常是由于pickle模块在读取文件时发现文件结束符（EOF）而引起的。

小伙伴们按下面的方法解决即可！！！

解决方法

我们来问问gpt呢：

这个错误通常是由于pickle模块在读取文件时发现文件结束符（EOF）而引起的。可能的解决方案如下：

1. 检查文件路径和文件名是否正确。
2. 确保文件存在并且您有足够的权限读取它。
3. 如果您正在使用数据流，请确保数据流不为空，并且已经打开。您可以使用data_stream.readable()检查数据流是否可读。
4. 尝试使用不同版本的Python或pickle协议重新生成您的pickle文件，以确保其与您当前使用的Python版本兼容。
5. 如果pickle文件过大，可能会导致内存问题，建议使用pickle.load()的mmap_mode参数，这将启用内存映射模式，从而减少内存占用。

如果上述解决方案都无法解决问题，请提供更多信息和代码，以便我们进行更详细的排除步骤。

以上是此问题报错原因的解决方法，欢迎评论区留言讨论是否能解决，如果有用欢迎点赞收藏文章谢谢支持，博主才有动力持续记录遇到的问题！！！

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