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:
- 检查文件路径和文件名是否正确。
- 确保文件存在并且您有足够的权限读取它。
- 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。 - 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。
- 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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