Domain=com.alamofire.error.serialization.response Code=-1011 "Request failed: forbidden (403)"原因

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如图日志我们并不陌生,当我们用关键字在网上找答案时,不难发现很多Coder 都会跟我们说 afnetworking 的serialization对象设置一下,把content type的application/json加进去。认为这是解析返回数据的时候,设置不对造成的。但是往往我们设置了 ,错误日志依旧
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所以当我们的日志报以下错误时,不单要看afnetworking设置是否,我们还需要注意是不是我们的链接有问题
HTTP 错误 403 - 限制为仅本地主机访问 Internet 服务管理器 (HTML)
毋庸置疑,我们的接口肯定是可以被访问的,所以问题出在链接,如图http://api.smartnlp.cn/cloud/roboy/:593a67bd0e00005613a16a88/answer?q=%E4%BD%A0%E5%A5%BD
链接中不应出现“ : ”。改成
http://api.smartnlp.cn/cloud/robot/593a67bd0e00005613a16a88/answer?q=%E4%BD%A0%E5%A5%BD 便可。

### 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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