Error Domain=com.alamofire.error.serialization.response Code=-1011 "Request failed: bad request (400

本文介绍了一个使用AFNetworking时出现的错误处理方法。通过获取错误信息并将其转化为可读的JSON格式来帮助开发者理解失败的原因。

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使用AFN出现的错误,

NSData *errorData = error.userInfo[AFNetworkingOperationFailingURLResponseDataErrorKey];

                NSDictionary *serializedData = [NSJSONSerialization JSONObjectWithData: errorData options:kNilOptions error:nil];

                NSLog(@"error--%@",serializedData);

使用上述代码打印failedBlk中的error信息,然后对比信息是不是你想要的数据,别问我什么原理,老夫敲代码粘贴复制就是干

### 错误分析 错误代码 `Error Code 1: Serialization` 表明在尝试反序列化 TensorRT 插件时,未能找到对应的插件创建器(IPluginCreator)。这通常发生在加载 `.trt` 文件或执行模型推理的过程中。具体来说,TensorRT 的运行环境无法识别某些自定义插件或未初始化必要的库。 以下是可能的原因及其解决方案: #### 原因一:缺少插件注册 如果使用的模型依赖于特定的 TensorRT 插件,则需要显式调用 `init_libnvinfer_plugins` 函数来初始化这些插件。如果没有完成此操作,可能会触发上述错误[^3]。 #### 原因二:版本不匹配 TensorRT 版本与生成引擎文件的工具链版本不一致也可能引发此类问题。例如,使用较新的 TensorRT 库加载由旧版构建的 `.trt` 文件可能导致兼容性问题[^1]。 --- ### 解决方案 为了修复该问题,可以按照以下方法调整 Python 脚本逻辑: ```python import tensorrt as trt # 初始化 TensorRT 插件库 trt.init_libnvinfer_plugins(None, '') logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) with open("model.trt", "rb") as f, trt.Runtime(logger) as runtime: engine_data = f.read() engine = runtime.deserialize_cuda_engine(engine_data) ``` 在此脚本中: - **`trt.init_libnvinfer_plugins`**: 此函数用于确保所有必需的插件被正确加载到内存中。 - 如果存在额外的共享对象 (.so),则需将其路径传递给第一个参数;否则传入 None 即可。 另外需要注意的是,当部署不同硬件平台上的应用时,请确认目标设备已安装相同版本的 NVIDIA 驱动程序以及支持相应功能集的 CUDA 工具包[^2]。 最后提醒一点,在实际开发环境中建议捕获异常以便更好地调试潜在问题: ```python try: ... except Exception as e: print(f"Failed to load TRT model due to {e}") ``` 通过这种方式能够更清晰地了解失败的具体原因并采取针对性措施加以修正。 --- ###
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