File "/root/autodl-tmp/Encrypt-anything-yolo/Tools/yolov9/models/experimental.py", line 243, in attempt_load ckpt = torch.load(attempt_download(w), map_location='cpu') # load File "/root/miniconda3/envs/long/lib/python3.10/site-packages/torch/serialization.py", line 1470, in load raise pickle.UnpicklingError(_get_wo_message(str(e))) from None _pickle.UnpicklingError: Weights only load failed. This file can still be loaded, to do so you have two options, do those steps only if you trust the source of the checkpoint. (1) In PyTorch 2.6, we changed the default value of the `weights_only` argument in `torch.load` from `False` to `True`. Re-running `torch.load` with `weights_only` set to `False` will likely succeed, but it can result in arbitrary code execution. Do it only if you got the file from a trusted source. (2) Alternatively, to load with `weights_only=True` please check the recommended steps in the following error message. WeightsUnpickler error: Unsupported global: GLOBAL models.yolo.DetectionModel was not an allowed global by default. Please use `torch.serialization.add_safe_globals([DetectionModel])` or the `torch.serialization.safe_globals([DetectionModel])` context manager to allowlist this global if you trust this class/function. Check the documentation of torch.load to learn more about types accepted by default with weights_only https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.load.html. 这个错误是什么原因

<think>好的，我现在需要解决用户在PyTorch加载权重时遇到的`_unpicklingerror`错误。用户提到了`weights_only`参数和`DetectionModel`，所以首先我要理解这个错误的原因和可能的解决方案。 根据用户提供的引用内容，特别是引用[1]，这个错误可能与使用`torch.load`时`weights_only=False`有关。因为默认情况下，`weights_only`是False，这会导致PyTorch使用pickle模块加载数据，可能存在安全隐患。而未来的版本会将默认值改为True，所以用户可能需要调整这个参数。 接下来，引用[2]和[3]说明了如何正确加载模型参数，通常使用`torch.load_state_dict`方法。如果模型的键不匹配，可能需要设置`strict=False`，如引用[4]所提到的。但用户的问题是关于`unpicklingerror`，这可能与文件损坏或加载方式有关。 首先，用户遇到的错误可能是在使用`torch.load`时尝试加载一个包含非张量对象的模型，而启用了`weights_only=True`，这时会无法反序列化某些对象，导致错误。解决方案可能包括检查文件是否损坏、确保使用正确的`weights_only`设置，或者调整加载方式。 另外，用户提到的DetectionModel可能是一个自定义模型或来自特定库（比如Detectron2或YOLO），这类模型可能在保存时包含非张量数据，导致加载时出错。需要确认模型文件的来源和保存方式，是否与当前PyTorch版本兼容。 可能的解决步骤包括： 1. 尝试显式设置`weights_only=False`，但注意安全风险。 2. 检查模型文件是否完整，没有损坏。 3. 更新PyTorch到最新版本，确保兼容性。 4. 使用`map_location`参数指定加载设备。 5. 如果模型结构不匹配，使用`strict=False`加载部分参数。 需要验证这些步骤的有效性，并确保用户按照正确顺序操作。此外，如果用户使用的是第三方库的模型，可能需要查阅该库的文档，确认是否有特殊的加载方法。</think>### PyTorch加载权重时出现`_unpicklingerror`的解决方案 当使用`torch.load()`加载模型权重时，若遇到`_unpicklingerror`错误，通常与以下原因相关： 1. **文件损坏或格式不兼容**：模型文件可能损坏或由不同版本的PyTorch生成[^2]。 2. **`weights_only`参数限制**：若设置为`True`，`torch.load()`仅允许加载张量对象，无法反序列化其他对象（如自定义类）[^1]。 3. **模型结构不匹配**：加载的权重与当前模型结构不一致[^3]。 以下是分步解决方案： --- #### 1. **检查文件完整性与兼容性** - **验证文件路径**：确保文件路径正确且文件未损坏。 ```python import torch try: weights_dict = torch.load("your_model.pth", map_location='cpu') except Exception as e: print(f"加载失败: {e}") ``` - **确认PyTorch版本**：更新PyTorch至最新版本，避免版本差异导致格式问题： ```bash pip install torch --upgrade ``` --- #### 2. **调整`weights_only`参数** - **若加载的是纯权重文件**（仅包含张量），显式设置`weights_only=True`： ```python weights_dict = torch.load("your_model.pth", weights_only=True, map_location='cpu') ``` > 注意：若文件包含非张量对象（如优化器状态、自定义类），此设置会报错[^1]。 - **若需加载复杂对象**（如完整模型），需暂时使用`weights_only=False`： ```python weights_dict = torch.load("your_model.pth", weights_only=False, map_location='cpu') ``` > 警告：此方式存在安全风险，仅信任文件来源时使用[^1]。 --- #### 3. **加载权重到模型** 使用`model.load_state_dict()`加载参数，并处理键不匹配问题： ```python from your_model import DetectionModel # 替换为实际模型类 model = DetectionModel() # 初始化模型 weights_dict = torch.load("your_model.pth", map_location='cpu') # 尝试严格匹配加载 try: model.load_state_dict(weights_dict) except RuntimeError as e: print(f"键不匹配: {e}") # 忽略不匹配的键（仅加载匹配部分） model.load_state_dict(weights_dict, strict=False) # 引用[4] ``` --- #### 4. **特殊场景：第三方模型加载** 若使用第三方库的检测模型（如YOLO或Detectron2）： - **检查官方文档**：确认是否需特定加载方式。 - **示例（YOLOv5）**： ```python import torch model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True) ``` --- #### 5. **其他可能原因** - **设备不匹配**：使用`map_location`强制指定设备： ```python # 从GPU权重加载到CPU weights_dict = torch.load("gpu_model.pth", map_location=torch.device('cpu')) ``` - **自定义类缺失**：确保模型定义中包含权重文件中引用的所有自定义类。 --- ###