从错误日志来看，问题出在 torch.load 加载模型时，PyTorch 2.6 及以上版本默认启用了 weights_only=True，导致无法加载包含自定义类（如 models.MoCo）的模型文件。

<think>好的，我现在需要解决用户在PyTorch 2.6及以上版本中加载包含自定义类的模型文件时遇到的问题。用户提到由于默认启用了`weights_only=True`，导致加载失败。我需要仔细分析这个问题，并提供有效的解决方案。 首先，我要回忆一下PyTorch中`torch.load`函数的相关知识。在PyTorch的文档中提到，当使用`torch.load`加载模型时，如果设置了`weights_only=True`，那么只能加载包含张量和基本Python类型的检查点，而无法加载包含自定义类的对象。这是因为安全限制，防止潜在的恶意代码执行。因此，当用户保存的模型包含自定义类（比如这里的models.MoCo）时，使用默认的`weights_only=True`会导致反序列化失败，因为PyTorch无法识别这些自定义类。 接下来，我需要考虑用户的具体情况。用户可能是在保存模型时，使用了`pickle`模块来序列化整个模型，而不仅仅是模型的state_dict。当加载时，由于自定义类没有被正确识别，导致错误。正确的做法应该是保存和加载模型的state_dict，而不是整个模型对象。但用户可能已经保存了包含自定义类的模型文件，现在需要加载这些文件。 解决方案可能有几种。首先，如果用户使用的是旧版本的保存方式，可能需要修改加载代码。例如，可以尝试将`weights_only`参数设置为False，但这样做会有安全风险，只有在确定模型来源可信的情况下才建议使用。其次，用户可能需要重新设计模型的保存和加载方式，避免依赖pickle来保存整个模型，而是保存state_dict，并在加载时重建模型结构。 另外，我需要查阅PyTorch的官方文档，确认在2.6版本之后是否有相关的改动或建议的处理方式。根据PyTorch的更新日志，确实在2.6版本之后，`torch.load`默认启用了`weights_only=True`，以提高安全性。因此，用户需要调整他们的代码以适应这一变化。 可能的步骤包括： 1. 在加载时设置`weights_only=False`，但需注意安全警告。 2. 修改保存方式，仅保存state_dict，并在加载时先初始化模型实例，再加载state_dict。 3. 确保自定义类在加载时可以被正确识别，可能需要将类定义放在相同的命名空间下。 另外，用户可能需要检查他们的模型保存代码。如果他们使用的是`torch.save(model, path)`，这会导致保存整个模型对象，包括自定义类。而推荐的做法是使用`torch.save(model.state_dict(), path)`，这样只保存模型的参数，而不需要序列化整个类结构。这样在加载时，即使启用了`weights_only=True`，也不会出现问题，因为state_dict只包含张量。 如果用户已经保存了整个模型对象，并且无法重新保存，那么唯一的办法可能是在加载时禁用`weights_only`，或者确保自定义类在加载环境中是可用的。例如，在加载脚本中，必须导入定义MoCo类的模块，这样在反序列化时，Python可以找到相应的类定义。 总结来说，解决方案分为临时解决方法和根本解决方法。临时方法是在加载时设置`weights_only=False`，但需要注意安全风险。根本解决方法是调整保存和加载模型的方式，使用state_dict，并确保在加载时模型结构已经定义好。 另外，需要提醒用户，自定义类在加载时的作用域问题。如果在加载时没有正确导入定义这些类的模块，即使禁用`weights_only`，也会导致反序列化失败。因此，用户需要确保在加载脚本中正确导入相关模块，如`from models import MoCo`。 最后，可能需要提供一个代码示例，说明如何正确保存和加载模型，以避免此类问题。例如，保存时使用`torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')`，加载时先初始化模型实例，再使用`model.load_state_dict(torch.load('model.pth', weights_only=True))`。这样即使启用了`weights_only`，也能安全加载。</think>### PyTorch 2.6+版本加载含自定义类模型文件的解决方案 #### 问题分析 PyTorch 2.6及以上版本中，`torch.load`默认启用`weights_only=True`，限制了反序列化时仅允许加载包含张量和基础Python类型（如字典、列表）的模型参数。若模型文件中包含自定义类（如`models.MoCo`），直接加载会触发安全限制报错[^1]。 #### 解决方案 **方法一：临时禁用安全限制（仅限可信模型文件）** ```python model = torch.load("model.pth", weights_only=False) # 需确保文件来源可信 ``` *注意：此方法会绕过安全检查，存在代码注入风险，仅建议在完全信任模型文件时使用[^2]。* **方法二：重构模型保存与加载流程** 1. **保存模型时仅存储参数**（推荐）： ```python # 保存 torch.save(model.state_dict(), "model_state.pth") # 加载（需提前构建模型实例） model = models.MoCo(...) # 需确保自定义类已定义 model.load_state_dict(torch.load("model_state.pth", weights_only=True)) ``` 2. **确保自定义类可被访问**： 在加载脚本中显式导入自定义类定义： ```python from models import MoCo # 确保路径正确 ``` **方法三：注册自定义类（适用于复杂场景）** 若必须序列化整个模型对象，可通过`torch.serialization.register_package`注册类： ```python import torch from models import MoCo # 注册自定义类（参数为模块编号和类名） torch.serialization.register_package(11, "MoCo")(MoCo) model = torch.load("model.pth", weights_only=True) ``` #### 引用说明 PyTorch官方明确建议优先使用`state_dict`保存模型参数以提高安全性和兼容性[^1]。若需保留模型结构信息，可结合`pickle`模块手动处理序列化逻辑，但需自行承担安全风险。 ---