亲测有效-报错._pickle.UnpicklingError: invalid load key, ‘\x00‘. 报错

于 2025-03-25 18:17:35 发布
阅读量478 收藏
点赞数 1
分类专栏： Python 文章标签： python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41583925/article/details/146509367
版权

_pickle.UnpicklingError: invalid load key, '\x00'.

这个错误是由于 win32com 模块的缓存文件损坏导致的。以下是完整的解决方案：

解决方案步骤：

  1. 手动删除缓存文件夹（最有效方法）：

    • 按 Win + R 输入 %temp% 回车

    • 找到并删除 gen_py 文件夹（可能显示为 gen_py37 或类似名称）

    • 亲测有效

解决Python中使用xlwings模块时出现的“_pickle.UnpicklingError: invalid load key, ‘\x00‘“错误
PixelShadeZ的博客
09-14 2307
"_pickle.UnpicklingError: invalid load key, ‘\x00’"错误通常发生在使用xlwings时，尤其是在尝试从Excel文件加载已有的工作簿或工作表时。该错误的原因是xlwings在处理Excel文件时使用了pickle模块进行序列化和反序列化操作，而pickle模块在某些情况下可能会遇到不兼容的字节序列，导致无法正确加载数据。pickle模块支持不同的协议版本，你可以尝试使用特定的协议版本来处理xlwings的pickle数据。在加载工作簿或工作表之前，使用。
import xlwings时_pickle.UnpicklingError: invalid load key, ‘\x00‘解决方案
herosunly的博客
09-17 1万+
本文主要介绍了import xlwings时出现_pickle.UnpicklingError: invalid load key, '\x00'解决方案，希望对新手有所帮助。 1. 问题描述 2. 解决方案 2.1 安装软件 2.2 清理操作
报错-_pickle.UnpicklingError: invalid load key, ‘\x9a‘.
lanSeFangZhou的博客
08-31 6112
_pickle.UnpicklingError: invalid load key, '\x9a'.
_pickle.UnpicklingError: invalid load key, ‘v‘
再来一下！
03-13 7406
序列化和反序列化的版本不匹配：pickle模块在不同的Python版本之间可能存在不兼容性。如果你在一个Python版本中使用pickle进行序列化，然后在另一个版本中尝试反序列化，就可能会出现这个错误。使用了不受信任的数据：pickle模块可以执行任意代码，因此在反序列化之前必须确保数据的来源可信。数据损坏：如果序列化的数据在传输或存储过程中发生了损坏，就可能导致反序列化时出现无效的加载键错误。是一个Python中的错误，它表示在使用pickle模块进行反序列化时遇到了无效的加载键’v’。
pytorch报错：_pickle.UnpicklingError: invalid load key, ‘\x00‘.
Lily's Blog
09-14 1万+
解决报错：_pickle.UnpicklingError: invalid load key, '\x00'.
_pickle.UnpicklingError: invalid load key, ‘\x00‘. 解决方案
DYC的博客
02-22 1万+
_pickle.UnpicklingError: invalid load key, '\x00' 解决方法
MaskRCNN模型加载报错：_pickle.UnpicklingError: invalid load key, ‘＜‘.
m0_50013697的博客
01-18 1179
_pickle.UnpicklingError: invalid load key, '
问题总结：_pickle.UnpicklingError: invalid load key, ‘{‘.
热门推荐
weixin_51736742的博客
09-29 4万+
记录改错过程 原代码 with open(cached_path, "rb") as reader: features = pickle.loads(reader) 运行报错 _pickle.UnpicklingError: invalid load key, ‘{’. 改为： with open(cached_path, "rb") as reader: features = pickle.loads(reader) .load和loads的区
python 报错：UnpicklingError: invalid load key, ‘\x00‘.
fivemillion的博客
07-22 2万+
python 报错：UnpicklingError: invalid load key, '\x00'. 原因及解决方法
_pickle.UnpicklingError: invalid load key, ‘\x00‘.
YnullW的博客
06-10 3574
复现论文代码时，想测试加载数据，看看数据结构。使用torch.load()加载数据时，出现了这个莫名奇妙的错误。网上的解决方法要么是在MacOS下的，要么极其复杂。后来看了下论文原代码，发现它加载数据用的不是torch.load，最后解决方法很简单，改成joblib.load()即可。...
_pickle.UnpicklingError: invalid load key, ‘＜‘.的可能解决方案
weixin_61191740的博客
07-19 3256
在进行模型训练的时候，需要下载模型文件，结果没发现网络不好，模型文件只下了4k，就提示这个个报错，再次运行文件就发现了这个错误。把checkpoint中下载的损坏文件删除重新下载即可。
Pytorch load模型出错：_pickle.UnpicklingError: invalid load key, ‘＜‘.
逸_的博客
02-27 2859
模型损坏导致的,torch.load时报错,如果使用git下载模型,需要先安装git lfs。
_pickle.UnpicklingError: invalid load key, ‘H‘
博客首页
03-28 5163
_pickle.UnpicklingError: invalid load key, ‘H’ 遇到这种问题，大概率是因为那个预训练模型下载出问题了，导致文件不够完整，预训练模型加载不出来，所以说解决方案就是把预训练模型再下载一遍，然后重进加载就ok了 ...
pickle.load显示_pickle.UnpicklingError: invalid load key, ‘\xef‘.
qq_42455428的博客
08-17 1278
读取的文件损害了，重新下载读取的文件！
_pickle.UnpicklingError: invalid load key, ‘n‘.
weixin_49997885的博客
07-31 2058
在读取 pickle.loads(base64.b64decode(cart_cookie)) 时出现这个问题，提示信息为出现无效键 N, 使用debug查看 base64.b64decode(cart_cookie)， 发现result的信息为 b’n\x00\r…’， 很明显问题出现在这里，为什么会这样我也不清楚，但是解决也很容易,需要使用eval()包裹一下就OK了pickle.loads(base64.b64decode(eval(cart_cookie))) ...
解决问题torch.load invalid load key, ‘\x00‘
牛肉胡辣汤
11-23 1737
通过检查PyTorch版本、更新PyTorch、使用正确的参数和检查模型文件的完整性，可以解决 "torch.load invalid load key, ‘\x00‘" 这个加载错误。希望这篇文章对你解决问题有所帮助！# 定义模型# 保存模型# 加载模型try:# 尝试加载模型# 如果加载成功，则打印模型结构# 如果加载错误，则输出错误信息在以上示例代码中，我们定义了一个简单的模型，并将其保存到文件 "model.pth" 中。然后，我们使用torch.load函数来加载模型文件。
_pickle.UnpicklingError: invalid load key, '#'.
最新发布
03-17
### Python 中 `_pickle.UnpicklingError: invalid load key` 错误分析 此错误通常发生在尝试加载由 `pickle` 序列化的对象时，如果文件损坏、格式不正确或者不是有效的 `pickle` 数据，则会抛出此类异常。以下是对此问题的深入解析： #### 1. **_pickle.UnpicklingError 的原因** 该错误表明在反序列化过程中遇到了无法识别的负载键（load key）。这可能是由于以下原因之一引起的： - 文件被意外修改或截断[^1]。 - 尝试解码的内容并非通过 `pickle.dump()` 或类似的函数生成的有效数据。 - 使用了不同的版本或编码方式保存和读取数据。 #### 2. **解决方案** ##### 方法一：验证输入源 确认所处理的数据确实是由 `pickle` 创建的二进制流。可以通过打印原始字节来初步判断其合法性。例如： ```python with open('data.pkl', 'rb') as f: data = f.read() print(data[:10]) # 查看前几个字节是否合理 ``` ##### 方法二：指定正确的协议版本 不同版本间的兼容性可能导致问题。可以显式设置协议号以匹配写入时使用的版本。例如，在存储阶段采用特定协议编号： ```python import pickle # 存储时指定协议版本 with open('data.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(obj, f, protocol=4) # 协议号可选范围为0到最高支持值 ``` 而在恢复期间也应保持一致： ```python with open('data.pkl', 'rb') as f: obj = pickle.load(f, encoding='bytes') ``` ##### 方法三：捕获并调试异常 利用异常机制定位具体失败位置，并记录上下文信息以便进一步排查。如下所示： ```python try: with open('corrupted_file.pkl', 'rb') as file: loaded_data = pickle.load(file) except _pickle.UnpicklingError as e: print(f"Unpickling failed due to {e}") ``` #### 3. **其他注意事项** 当遇到数值转换类错误时，如 `(Pdb) int(x)` 抛出了 `ValueError`, 这意味着试图将非整数字符串转化为整型操作失败了[^2]。此时需先确保目标变量能成功转变为浮点数再做后续运算，比如使用 `round(float(x))`. 另外关于泛型提示中的自定义类型约束表达式 `TypeVar("SelfBaseAlgorithm", bound="BaseAlgorithm")` 是为了实现更严格的静态类型检查而设计的[^3], 它与当前讨论的主题无直接关联. ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

ISDF-CodeInkVotex

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值