我有一个运行Apache的Flask应用程序，该应用程序使用了一些自定义对象，该对象已通过jsonpickle进行了序列化。使用jsonpickle.decode(my_json_string)反序列化时，没有任何反应，这意味着该方法不会返回任何内容，也不会引发错误。好像它花了无限（没有观察到它完成）。
我尝试了一个只有几KB大的玩具对象，并且监视硬件使用情况，这不是内存或CPU问题。
更令人费解的是，使用相同的代码在Python控制台中而不是Flask（使用相同的virtualenv）将对象加载到对象中，一切都能顺利进行，并且对象在几毫秒内被解码。
import jsonpickle
with open("serialized_object.json") as f:
object_as_json = f.read() # this works, print(object_as_json) as expected
my_object = jsonpickle.decode(object_as_json)
这是Python 3.6.8，Flask 0.12.2，jsonpickle 1.2，Apache 2.4。
在Flask应用程序/ Apache中运行时，以上代码段中的第5行永远不会完成执行。在普通的Python控制台中，一切正常。
恐怕我不知道还能提供什么更多的信息，但是任何帮助或指针都将不胜感激！
编辑：我也许应该补充一点，序列化的对象包含一个Pytorch模块，但是正如我所说的那样，它确实很小。
更新：我尝试使用pickle代替，奇怪的是注意到了完全相同的行为。然后，我删除了该对象的一些Pytorch组件，并且一切正常，因此看来这根本不是一个jsonpickle / pickle问题。