我已经认真阅读了 你的问题：

【 函数计算FC的API调用出现过： 目前只要出图就报第3个错，怎么解决？
】

并思考了

建议如下:

第一个错误是一个 AttributeError，提示在调用change() 和其他事件时，只能在 Blocks 环境中调用。第二个错误是一个SafetensorError，提示在反序列化标头时出现 MetadataIncompleteBuffer 错误。
针对第一个错误，您需要确保在调用change() 和其他事件时，确实存在 Blocks 环境中。请检查您的代码，确保在正确的位置使用了blocks.Block()创建了一个Block对象。例如：

import torch
from torch.nn import Module
from torch.autograd import Variable
class MyModel(Module):
def init(self):
super(MyModel, self).init()
self.conv1 = ModuleList([Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)])
self.conv2 = ModuleList([Conv2d(32, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)])
self.fc = ModuleList([Linear(64 8 8, 1024)])
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.conv2(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.fc(x)
return x

创建 Block 对象

block = blocks.Block()

将模型添加到 Block 中

block.add_module(MyModel())

使用 Block 调用 forward 函数

result = block(Variable(torch.randn(1, 1, 224, 224)))
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针对第二个错误，您需要确保在反化序列头时，确实提供了足够的元数据。这可能涉及到调整您的序列化和反序列化代码。如果您使用的是 PyTorch 的 Tensor 类进行序列化，可以尝试增加“元数据”参数，以包含元数据。例如：

import torch

创建一个张量

tensor = torch.randn(10, 20)

序列化张量

serialized_tensor = tensor.serialize(metadata=torch.Tensor.metadata())

反序列化张量

deserialized_tensor = torch.Tensor.from_serialized(serialized_tensor, metadata=serialized_tensor.metadata)
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该错误可能与函数计算的API的两个调用

第三个有些是模型损坏了，可以试下关掉所有插件，换个内置模型请求下看看。此回答整理自钉群“【答疑群】函数计算 AIGC 场景技术交流”