win下ForkingPickler(file, protocol).dump(obj) TypeError: can't pickle Environment objects

最新推荐文章于 2024-05-27 10:21:59 发布
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分类专栏： 视觉 文章标签： python windows
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/MRCEHN/article/details/103650744
版权
本文针对Windows系统下出现的多线程编译错误现象，提供了一种临时解决方案，即通过设置worker参数为1来避免错误，但无法使用多线程。并引用了一篇博客，详细介绍了如何从根本上解决此问题。

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现象

我在win系统下运行出现这种错误，查询资料发现是windows系统的问题，因此做个note。

解决方法

  1. 直接去掉多线程，参数worker设置为1，但是这样只是能过编译，没法用多线程了，由于我是用于调试，因此并没有深究。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

  2. 如博客https://blog.youkuaiyun.com/tpc4289/article/details/79280659所述，从根本上解决了这个问题。

pyflink1.18.0 报错 TypeError: cannot pickle ‘_thread.lock‘ object
yy的博客
03-15 701
1 放到 jobmanager初始化后 taskmanager拉一遍。2 起个单独的http服务供pyflink调用。
ForkingPickler(file, protocol).dump(obj) TypeError: can‘t pickle Environment objects
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
03-10 622
因为windows操作系统的原因，在Windows中，多进程multiprocessing使用的是序列化pickle来在多进程之间转移数据，而socket对象是不能被序列化的，但是在linux操作系统上却没问题，因为在linux上多进程multiprocessing使用的是fork，所以在windows上可以改用多线程。因为网络通信属于io密集型的操作，对cpu计算要求不高，不用多进程，用多线程就行。，记得无论是参数设置还是数据集读取处理的代码，都要重新设置。
解决ForkingPickler(file, protocol).dump(obj) TypeError: can‘t pickle Environment objects
牛肉胡辣汤
10-17 2604
在并行编程中，当需要将自定义对象序列化后进行传递时，有时会遇到​​错误。这是由于pickle无法序列化包含Environment对象的对象导致的。为了解决这个问题，本文提供了一个可能的解决方案，通过自定义一个处理函数，去掉或转换对象中的Environment对象，从而使pickle可以正确序列化。使用​​对象并指定自定义的reduce函数，可以实现对对象的序列化。希望本文的解决方法能够帮助到你在并行编程中遇到的类似问题。假设我们有一个应用场景，需要在多个电脑上同时运行训练机器学习模型的任务，利用​。
成功解决ForkingPickler(file, protocol).dump(obj) TypeError: can‘t pickle Environment objects
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05-17 2万+
​ 成功解决ForkingPickler(file, protocol).dump(obj) TypeError: can't pickle Environment objects 目录 解决问题 解决思路 解决方法(三种) T1、将队列移动到self，而不是作为函数包和send的参数 T2、multiprocessing.Manager().Queue()instead ofmultiprocessing.Queue 解决问题 ForkingPickler(file, protoco
ForkingPickler(file, protocol).dump(obj) TypeError: ‘NoneType‘ object is not callable
包龙星的剑
10-11 1655
在使用multiprocessing时出现该报错，不知问题出在哪，网上找了好久，最终问题解决了，但具体原因仍然不是很清楚，暂且记录一下，也给有同样问题的伙伴提供一些思路。
pytorch windows ForkingPickler(file, protocol).dump(obj) AttributeError: Can‘t pickle local object
最新发布
m0_68901066的博客
05-27 528
在windows 复现代码的时候发现。
ForkingPickler(file, protocol).dump(obj) TypeError: can't pickle dict_keys objects
03-14
这个错误是因为 Python 的 pickle 模块不能序列化 dict_keys 对象。解决方法是将 dict_keys 对象转换为列表，然后再进行序列化。可以使用 list() 函数将 dict...ForkingPickler(file, protocol).dump(list(obj.keys()))
windows下python多进程multiprocessing报错TypeError: can't pickle _thread.lock objects
Supergirl12138的博客
08-09 1万+
pickle用法，以及在multiprocessing中的雷区 Process传参报错pickle process多进程的过程涉及pickle，俗称序列化，多进程传参数会自动将参数序列化，pickle.dumps() 我在开启多进程传参过程中传递了不可序列化的对象——ssh初始化的对象，他是一个Paramiko实例对象， 导致报错TypeError: can't pickle _threa...
Python——multiprocessing报错：TypeError: cannot pickle ‘_thread.lock‘ object
Irving.Gao的博客
02-22 1730
【代码】Python——multiprocessing报错：TypeError: cannot pickle ‘_thread.lock‘ object。
ForkingPickler(file, protocol).dump(obj)BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe问题解决
weixin_42491648的博客
08-16 585
跑VAE模型时遇到的问题。
解决python多线程报错:AttributeError: Can't pickle local object问题
09-17
主要介绍了解决python多线程报错:AttributeError: Can't pickle local object问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Python使用pickle模块存储数据报错解决示例代码
12-25
本文研究的主要是Python使用pickle模块存储数据报错解决方法，以代码的形式展示，具体如下。 首先来了解下pickle模块 pickle提供了一个简单的持久化功能。可以将对象以文件的形式存放在磁盘上。 pickle模块只能在python中使用，python中几乎所有的数据类型（列表，字典，集合，类等）都可以用pickle来序列化， pickle序列化后的数据，可读性差，人一般无法识别。 接下来我们看下Python使用pickle模块存储数据报错解决方法。 代码： # 写入错误 TypeError: write() argument must be str, not byte
【亲测有效】ForkingPickler(file, protocol).dump(obj)BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe问题解决
weixin_52527544的博客
10-09 3053
【亲测有效】ForkingPickler(file, protocol).dump(obj)BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe问题解决
使用windows进行YOLO8训练时报错ForkingPickler(file, protocol).dump(obj)BrokenPipeError: [Errno 32] BrokenPipe
Jin1Yang的博客
02-27 2204
使用windows进行YOLO8的自定义数据训练时报错ForkingPickler(file, protocol).dump(obj)BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe
报错：TypeError: cant pickle Environment objects 和 EOFError: Ran out of input
小花生的博客
05-20 3182
Github下载的Pytorch0.4.1的代码，linux运行没问题，转到windows出现错误！ File “D:\Anaconda3.7\lib\multiprocessing\process.py”, line 112, in start self._popen = self._Popen(self) File “D:\Anaconda3.7\lib\multiprocessing\context.py”, line 223, in _Popen return _default_context.g
AttributeError: Can't pickle local object 'BaseDataset.img_transformer.<locals>.<lambda>'
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TypeError: cannot pickle ‘_io.TextIOWrapper‘ object multiprocessing调用pexpect
z2498249的博客
11-19 2570
pexcet和multiprocess一起使用时报错
成功解决can‘t pickle Environment objects和Ran out of input
OpenSceneGraph的博客
09-28 5983
成功解决ForkingPickler(file, protocol).dump(obj) TypeError: can't pickle Environment objects 以及self = reduction.pickle.load(from_parent) EOFError: Ran out of input 本人是在调试lsun数据集&&神经网络代码时出现，问题显示如下： 因为windows操作系统的原因，在Windows中，多进程multiprocessing使用的是序
多进程 报错 TypeError: cannot pickle ‘_thread.lock‘ object
shawshank_bingo的博客
04-26 2053
调试websocket对象用协程，线程都无法两者都运行，因此使用多线程，多线程也有报错 TypeError: cannot pickle ‘_thread.lock’ object。可以在ws_utils对象中创建全局变量redis，而不直接传redis对象，而传redis配置（或者直接从配置文件读取）部分。根据晚上查找资料说是在开启进程，会将信息序列化后传递到子进程，报错就是在信息进行序列化时候。猜测是上面ws_utils对象进行序列化问题，比较容易猜测，redis对象序列化存在问题。
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