这段代码报错ValueError: Cannot load file containing pickled data when allow_pickle=False
时间: 2024-02-19 21:59:22 浏览: 420
这个错误是因为在读取数据时,numpy默认不允许加载pickle数据,而在读取数据时又设置了`allow_pickle=False`,所以无法加载数据。可以尝试将`allow_pickle`设置为True,如下所示:
```python
train_data = np.load(train_mat, allow_pickle=True)
```
如果数据集中包含了可疑数据,建议在读取时将`allow_pickle`设置为False,这会使numpy不加载pickle数据,从而更加安全。如果确实需要加载pickle数据,可以使用`pickle`模块手动加载。例如:
```python
import pickle
with open(train_mat, "rb") as f:
train_data = pickle.load(f)
```
这样就可以手动加载pickle数据了。需要注意的是,pickle数据的加载可能会导致安全问题,因此在加载pickle数据时一定要非常小心。
相关问题
该代码报错ValueError: Cannot load file containing pickled data when allow_pickle=False,请重新修改上述程序
这个错误通常发生在尝试使用`pickle`模块加载文件时,但是`allow_pickle`参数设置为`False`,而文件中包含了无法序列化的非基本数据类型(如自定义类实例)。在NumPy的`load()`函数中,如果`allow_pickle`设为`False`,它只会解析`numpy`对象,不会尝试解码包含pickle数据的数组。
如果你遇到了这样的错误,你需要检查文件是否真的有pickle数据,或者如果确实需要处理非基本类型的对象,可以将`allow_pickle`设置为`True`。这里是修改后的代码示例:
```python
import numpy as np
# 将allow_pickle设置为True,以便解析可能存在的pickle数据
with np.load('your_file_name.npz', allow_pickle=True) as data:
# 现在你可以访问pickle对象,但注意这可能导致安全风险
if 'your_custom_class_array' in data:
custom_class_array = data['your_custom_class_array']
# 对于自定义类实例的处理...
else:
arrays = data.files
for array_key in arrays:
array_data = data[array_key]
# ...处理其他数组
```
不过,在处理pickle数据时要谨慎,因为它们可能会带来安全隐患。
ValueError: Cannot load file containing pickled data when allow_pickle=False
这个错误通常发生在使用 numpy.load() 函数时,如果 allow_pickle 参数被设置为 False,那么该函数将不会加载任何 pickle 数据。这是为了避免潜在的安全漏洞。
要解决这个错误,你可以将 allow_pickle 参数设置为 True,但是这可能会带来潜在的风险,因为它允许加载任何 pickle 数据。另一种解决方法是重新保存你的 pickle 文件,并将其保存为 npy 或 npz 格式,这样你就可以使用 numpy.load() 函数而不需要设置 allow_pickle 参数。
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