pytorch2.6以上出现UnpicklingError: Weights only load failed. 错误
时间: 2025-04-04 18:08:33 浏览: 101
### 解决 PyTorch 2.6 及以上版本中的 `_pickle.UnpicklingError` 错误
当尝试通过 `weights_only=True` 参数加载 PyTorch 模型权重时,如果遇到 `_pickle.UnpicklingError: Weights only load failed.` 的错误提示,则可能是因为文件格式不兼容或未满足特定条件。以下是解决方案:
#### 方法一:禁用 `weights_only` 参数
如果可以确认模型检查点的来源可靠,可以选择禁用 `weights_only` 参数。此参数的作用是仅加载模型权重而不执行其他操作,从而提高安全性。然而,在某些情况下,旧版保存的模型可能无法与新功能完全兼容。
可以通过如下方式加载模型:
```python
import torch
model = YourModelClass() # 替换为实际定义的模型类
checkpoint_path = "path_to_checkpoint.pth"
state_dict = torch.load(checkpoint_path, map_location=torch.device('cpu'))
model.load_state_dict(state_dict)
```
这种方法适用于信任数据源的情况[^1]。
---
#### 方法二:验证文件类型和支持范围
从官方文档可知,`torch.load` 函数支持多种存储格式,默认会自动检测输入文件的类型。但如果指定 `weights_only=True`,则需要确保文件符合预期的标准格式。具体而言,PyTorch 官方建议检查以下几点:
- 文件是否由较新的 PyTorch 版本保存;
- 是否使用了 `.save` 或者类似的序列化工具生成该文件。
更多细节可参阅官方文档链接[^3]。
为了进一步排查问题,可以在调用前打印日志或者捕获异常以便分析原因:
```python
try:
state_dict = torch.load(checkpoint_path, weights_only=True)
except Exception as e:
print(f"Failed to load model due to error: {e}")
```
---
#### 方法三:更新保存逻辑至最新标准
对于未来的工作流程,推荐始终采用最新的 API 和最佳实践来保存模型。例如,利用下面的方式重新导出模型以避免后续冲突:
```python
torch.save(model.state_dict(), "new_format_model.pth", _use_new_zipfile_serialization=True)
```
注意这里的选项 `_use_new_zipfile_serialization` 是一种更安全高效的机制[^2]。
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最后提醒一下关于 Pickle 序列化的安全隐患——由于其本质允许反序列化过程中运行任意 Python 对象初始化代码,因此务必谨慎对待未知来源的数据集!
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