with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
roots = glob('/root/images/*.jpg')
executor.map(verify.get_text, roots)
像上面的代码在运行时，就会报这个
can’t pickle Transaction objects
错误。
map不能直接操作对象
from glob import glob
import os
import concurrent.futures
from multiprocessing import Pool
import lmdb
import time
A = None
class VerifyLabel:
def __init__(self):
self.file_name = ''
def check_txt(self, file_name):
print(f'file_name:{self.file_name}')
def check_txt( file_name):
global A
print(f'file_name:{A.file_name}')
if __name__ == "__main__":
verify = VerifyLabel()
A = verify
with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
roots = glob('/root/images/*.jpg')
executor.map(verify.get_text, roots)
这样就不会错了。
TypeError: can't pickle Transaction objects 解决在使用concurrent或进程池Pool进行并发操作时，遇到了这个错误在使用concurrent或进程池Pool进行并发操作时，遇到了这个错误解决办法就是把map的接口修改为全局的。from glob import globimport osimport concurrent.futuresf...
Python 出现错误TypeError: ‘NoneType’ object is not iterable解决办法
TypeError: ‘NoneType’ object is not iterable 这个错误提示一般发生在将None赋给多个值时。
def myprocess():
a == b
if a != b:
return True, value;
flag, val = myprocess()
在判断语句中，当if条件不满足，并且没有else语句时，函数默认返回None。
在没有return语句时，Python也默认会返回None
调用时，将Non
print str + int 的时候就会这样了
python + 作为连接符的时候，不会自动给你把int转换成str
补充知识：TypeError: cannot concatenate ‘str’ and ‘list’ objects和Python读取和保存图片
运行程序时报错，然后我将list转化为str就好了。
利用”.join(list)
如果需要用逗号隔开，如1,2,3,4则使用’,’.join(list)
Python中plt可以显示和保存图片，不能使用mping
运行vq-vae-2-pytorch项目，第二阶段：
python extract_code.py --ckpt checkpoint/vqvae_560.pt --name lmdbdata dataset
报错TypeError: can’t pickle Environment objects
源代码段为：
if __name__ == '__main__':
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--batch
python中关于TypeError: can’t pickle instancemethod objects的错误解决方案
在本人关于多进程下运行类方法一文中有遇到上述错误，通过相关搜索了解到，可能是我们在实例化多进程对象的过程中，实例化对象的某些属性没有办法序列化导致。下面通过具体的代码进行实例化对象是否存在不能序列化现象的验证。
首先在类中定义如下的方法：
def __getstate_...
[W …\torch\csrc\CudaIPCTypes.cpp:15] Producer process has been terminated before all shared CUDA tensors released. See Note [Sharing CUDA tensors]
1.碰到如下报错：
[TensorRT] ERROR: INVALID_CONFIG: The engine plan file is generated on an incompatible device, expecting compute 7.5 got compute 8.6, please rebuild.
[TensorRT] ERROR: engine.cpp (1646) - Serialization Error in deserialize: 0 (Core engine deseri
Traceback (most recent call last):
File "/nfs/volume-902-6/xxxx/bad_test.py", line 66, in generate_pre_annot
pickle.dump(proposals, f, protocol=None, fix_imports=True)
TypeError:
can't pickle module
objects
又一次阴沟里翻船，还好同事帮忙指出来的
你这个
pickle啊，它保存的东西需
最近在学习用BERT去做NER任务，利用经典模型BERT+BiLSTM+CRF。通过看源码，发现了estimator这个高级的API，通过修改estimator的tf.contrib.tpu.TPUEstimatorSpec来将CRF_decoder后的分数输出。具体细节，就不在介绍了，跑题了~~
不过强烈推荐学习tf.estimator的教程：https://www.w3cschool.cn/...
