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

最新推荐文章于 2024-10-26 00:55:47 发布
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本文介绍了解决使用AFNetworking时遇到的403错误的方法，指出问题可能不仅在于AFNetworking的设置，还可能是请求URL的问题，并给出具体案例说明如何修正URL。

这里写图片描述

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
这里写图片描述

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。

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运行Spark程序的时候报出：Exception in thread "main" java.sql.SQLException: org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 3107 in stage 308.0 failed 4 times, most recent failure: Lost t...
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专注于AI领域前沿技术学习与分享：目标检测、图像修复、超分重建、AI工程化
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AFNetworking Domain=com.alamofire.error.serialization.response Code=-1011 “Request failed: not f...
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Domain=com.alamofire.error.serialization.response Code=-1011 "Request failed: not found (404)"
Error Domain=com.alamofire.error.serialization.response Code=-1011 "Request failed: internal server
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Error Domain=com.alamofire.error.serialization.response Code=-1011 "Request failed: unauthorized (40
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01-07 2万+
介绍下前提，我们的APP分内外网登陆，内网网登陆时登录的URL是不同的， 请求一个外网的发送短信的http请求，外网登录时可以发送成功但是内网登陆时失败，报错如下： Error Domain=com.alamofire.error.serialization.response Code=-1011 "Request failed: unauthorized (401)" UserInfo=
Domain=com.alamofire.error.serialization.response Code=-1011 "Request failed: bad request (400）
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该报错是表明 Seata 无法找到 service.vgroupMapping 配置项中指定的事务组（smart-construction-auth-group）。这个配置项是 Seata 用来映射事务组到服务组的，从而确定应该连接到哪个 Seata 服务器集群。 从哪些方面进行排查呢： 1. seata服务的配置文件(老版本是：`registry.conf`，新版本：`application.ym`l） 2. nacos的seata的配置文件（`seata-server.properties` 或者 `s
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Error Domain=com.alamofire.error.serialization.response Code=-1011 "Request failed: bad request (400
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使用AFN出现的错误, NSData *errorData = error.userInfo[AFNetworkingOperationFailingURLResponseDataErrorKey];                 NSDictionary *serializedData = [NSJSONSerialization JSONObjectWithData: erro
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Error Code 1: Serialization assertion plan->header.magicTag == rt::kPLAN_MAGIC_TAG failed
最新发布
08-14
<think>我们正在处理一个TensorRT引擎反序列化错误，具体错误信息为： ``` Error Code 1: Serialization (Serialization assertion plan->header.magicTag==rt::kPLAN_MAGIC_TAG failed.) ``` 这个错误表明，当我们尝试加载一个TensorRT引擎文件（通常是以.engine或.plan为后缀的文件）时，文件头部的魔术标签（magic tag）与当前TensorRT运行时期望的魔术标签不匹配。魔术标签是一个用于标识文件类型的固定值，在这里是`rt::kPLAN_MAGIC_TAG`（其值为`0xBCFA5D18`，按小端序存储为`18 5D FA BC`）。 ### 错误原因分析 根据引用[1]和[2]提供的线索，我们可以推断以下可能的原因： 1. **TensorRT版本不兼容**（最常见原因）[^1] TensorRT引擎文件是高度依赖于特定版本的。如果你在一个版本的TensorRT（比如8.6.1）中生成引擎文件，然后尝试在另一个版本（比如7.2.3）中加载，就会出现魔术标签不匹配的错误。因为不同版本的TensorRT可能使用不同的魔术标签。 2. **引擎文件损坏** 文件在传输或存储过程中可能被损坏，导致文件头部的魔术标签被破坏。 3. **文件类型错误** 你可能错误地尝试加载了一个不是TensorRT引擎文件的文件（例如，一个ONNX模型文件或权重文件）。 4. **自定义插件未注册**（引用[2]）[^2] 如果引擎中使用了自定义插件，那么在加载引擎时，必须确保这些插件已经被正确注册到TensorRT的插件注册表中。否则，在反序列化过程中会失败，并可能引发类似的错误（尽管这个错误通常会有不同的错误信息）。 ### 解决方案 #### ✅ 步骤1：验证引擎文件的完整性 首先，检查文件头部的魔术标签是否正确。可以使用以下命令（在Linux系统上）： ```bash # 使用hexdump查看文件的前4个字节 hexdump -n 4 -C your_engine.engine ``` - 如果输出是`bc fa 5d 18`（小端序，即文件的前4个字节依次是0xBC, 0xFA, 0x5D, 0x18），那么魔术标签是正确的。 - 如果输出不是这个值，那么文件可能已损坏，或者根本不是一个TensorRT引擎文件。 #### ✅ 步骤2：检查TensorRT版本兼容性 确定生成引擎文件时使用的TensorRT版本和当前运行环境中的TensorRT版本是否一致。可以通过以下方式检查： ```python import tensorrt as trt print(trt.__version__) # 输出当前TensorRT版本 ``` 如果版本不一致，你有两个选择： 1. **在目标环境中重新生成引擎文件**（推荐） 使用当前环境中的TensorRT重新从ONNX（或其他格式）生成引擎文件。 2. **安装与生成引擎文件时相同版本的TensorRT** 如果你无法重新生成引擎文件（例如，引擎文件是由其他人提供的），那么你需要在当前环境中安装与生成引擎文件时相同的TensorRT版本。 #### ✅ 步骤3：重新生成引擎文件 如果版本不一致或者引擎文件损坏，重新生成引擎文件是最可靠的解决方案。以下是使用Python API重新生成引擎文件的示例代码： ```python import tensorrt as trt # 初始化TensorRT日志记录器 logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) builder = trt.Builder(logger) # 创建网络定义 network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) parser = trt.OnnxParser(network, logger) # 加载ONNX模型 onnx_file_path = "your_model.onnx" with open(onnx_file_path, "rb") as f: if not parser.parse(f.read()): for error_idx in range(parser.num_errors): print(parser.get_error(error_idx)) raise RuntimeError("ONNX解析失败") # 配置构建选项 config = builder.create_builder_config() config.max_workspace_size = 1 << 30 # 1GB # 构建引擎 serialized_engine = builder.build_serialized_network(network, config) # 保存引擎文件 engine_file_path = "your_engine.engine" with open(engine_file_path, "wb") as f: f.write(serialized_engine) ``` #### ✅ 步骤4：处理自定义插件（如果适用） 如果引擎中使用了自定义插件，在加载引擎之前，必须确保这些插件已经注册到TensorRT的插件注册表中。通常，你需要： 1. 在代码中显式导入插件（Python）： ```python import your_plugin_module # 这个模块中应该包含注册插件的代码 ``` 2. 或者，在C++中，你需要调用`initLibNvInferPlugins`函数并传递一个日志记录器，或者显式注册你的插件。 #### ✅ 步骤5：检查GPU架构兼容性 如果你在一种架构的GPU上生成引擎文件（例如，在RTX 3090上生成），然后在另一种架构的GPU上加载（例如，在Jetson Xavier上），即使TensorRT版本相同，也可能出现问题。确保生成引擎文件的目标GPU架构与运行环境一致。可以使用`trtexec`工具指定目标架构： ```bash trtexec --onnx=your_model.onnx --saveEngine=your_engine.engine --device=0 ``` ### 预防措施 1. **记录TensorRT版本** 在保存引擎文件的同时，记录生成该引擎文件的TensorRT版本，以便在部署时匹配。 2. **使用Docker容器** 使用Docker容器可以确保训练和部署环境的一致性，避免版本问题。 3. **校验文件哈希** 在传输引擎文件后，使用校验和（如MD5或SHA256）来验证文件完整性。 ### 错误排查流程图 ```mermaid graph TD A[遇到魔术标签错误] --> B{检查文件头} B --> |魔术标签正确| C[检查TensorRT版本] B --> |魔术标签错误| D[文件损坏或类型错误] D --> E[重新生成引擎文件] C --> |版本一致| F[检查自定义插件] C --> |版本不一致| G[重新生成引擎文件或更换TensorRT版本] F --> |有自定义插件| H[确保插件已注册] F --> |无自定义插件| I[检查GPU架构兼容性] H --> I I --> |不兼容| J[在目标GPU上重新生成] I --> |兼容| K[提交NVIDIA Issue] ``` ### 相关问题 1. 如何查看TensorRT引擎文件的内部版本号？ 2. 在Jetson设备上如何安装特定版本的TensorRT？ 3. TensorRT引擎文件头部的完整结构是什么？ 4. 如何安全地跨平台迁移TensorRT引擎文件？ [^1]: 引用[1]中提到了版本标签不匹配的错误（Current Version: 232 vs Serialized Engine Version: 205），这直接指向了版本兼容性问题。 [^2]: 引用[2]则指出，当引擎包含自定义插件时，如果插件未注册，也会导致反序列化失败。虽然错误信息略有不同，但也是需要检查的一个方面。</think>### TensorRT 反序列化错误：`plan->header.magicTag == rt::kPLAN_MAGIC_TAG failed` 分析与解决方案 #### 错误本质分析 此错误表明 TensorRT 引擎文件的**魔术标签（Magic Tag）验证失败**[^1][^2]。核心原因是引擎文件头部的特殊标识符 `0xBCFA5D18`（小端序）与当前 TensorRT 运行时期望的标识符不匹配，通常由以下原因导致： 1. **版本不兼容**（最常见） - 引擎文件在不同版本的 TensorRT 间迁移（如 TensorRT 7.x → 8.x） - 版本号冲突（如引用[1]所示：`Current Version: 232, Serialized Engine Version: 205`） 2. **文件损坏或类型错误** - 传输过程中损坏（如 FTP 未用二进制模式） - 误将 ONNX/权重文件当作引擎文件加载 3. **自定义插件问题**（如引用[2]所述） - 引擎包含自定义插件，但运行时未注册插件创建器 4. **GPU架构不兼容** - 在 Ampere 架构 GPU 生成的引擎在 Turing 架构设备加载 --- ### 系统级解决方案 #### ✅ 步骤1：验证引擎文件完整性 ```bash # 检查文件前4字节（Magic Tag 应为 0xBCFA5D18） hexdump -n 4 -C your_model.engine # 预期输出（小端序）： 00000000 bc fa 5d 18 |..].| ``` - **若不匹配**：文件损坏 → 重新生成引擎 - **若匹配**：继续步骤2[^1] #### ✅ 步骤2：解决版本冲突（关键） ```bash # 查看当前 TensorRT 版本 python3 -c "import tensorrt as trt; print(trt.__version__)" # 卸载冲突版本（Ubuntu 示例） sudo apt purge libnvinfer* tensorrt* # 安装匹配版本（以 JetPack 5.1 为例） sudo apt install tensorrt=8.5.3-1+cuda11.8 ``` #### ✅ 步骤3：安全重建引擎（Python 示例） ```python import tensorrt as trt logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) builder = trt.Builder(logger) network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH)) # 从 ONNX 重建（非引擎文件！） parser = trt.OnnxParser(network, logger) with open("model.onnx", "rb") as f: if not parser.parse(f.read()): for i in range(parser.num_errors): print("ONNX 解析错误:", parser.get_error(i)) # 生成新引擎 config = builder.create_builder_config() serialized_engine = builder.build_serialized_network(network, config) with open("new_model.engine", "wb") as f: f.write(serialized_engine) ``` #### ✅ 步骤4：处理自定义插件问题（如引用[2]） ```cpp // C++ 示例：注册自定义插件 #include "NvInferRuntime.h" #include "your_plugin_header.h" void loadEngineWithPlugins() { initLibNvInferPlugins(nullptr, ""); // 初始化内置插件 registerCustomPlugin(); // 注册自定义插件 // 然后加载引擎... } ``` #### ✅ 步骤5：GPU架构兼容性处理 ```bash # 使用 trtexec 指定目标架构 trtexec --onnx=model.onnx --saveEngine=model.engine \ --device=1 # 设备ID需匹配运行环境 ``` --- ### 预防措施 1. **版本锁定** 在 Dockerfile 中固定 TensorRT 版本： ```dockerfile FROM nvcr.io/nvidia/tensorrt:22.12-py3 ENV LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/tensorrt/lib:$LD_LIBRARY_PATH ``` 2. **引擎文件校验工具** ```python def validate_engine(path): with open(path, "rb") as f: if f.read(4) != b'\xbc\xfa\x5d\x18': raise ValueError("引擎文件魔术标签损坏") f.seek(16) # 跳到版本信息偏移量 version = int.from_bytes(f.read(4), 'little') print(f"引擎内部版本: {version}") ``` 3. **跨设备迁移规范** - 生成引擎时记录 TensorRT 版本和 GPU 架构 - 使用 `tar -czvf` 打包避免传输损坏 --- ### 错误排查流程图 ```mermaid graph TD A[Magic Tag 错误] --> B{检查文件头} B -->|头损坏| C[重新生成引擎] B -->|头正常| D{检查序列化版本} D -->|版本不匹配| E[升级/降级 TensorRT] D -->|版本匹配| F[检查 GPU 架构] F -->|架构不兼容| G[在目标 GPU 重建] F -->|架构兼容| H[检查自定义插件] H -->|插件缺失| I[注册插件] H -->|无插件| J[提交 NVIDIA Issue] ```
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