Traceback (most recent call last): File "D:\深度学习\InsightFace_Pytorch-\InsightFace_Pytorch-master\face_verify.py", line 40, in <module> targets, names = load_facebank(conf) File "D:\深度学习\InsightFace_Pytorch-\InsightFace_Pytorch-master\utils.py", line 70, in load_facebank embeddings = torch.load(conf.facebank_path/'facebank.pth') File "D:\深度学习\venv\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 795, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\深度学习\venv\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1002, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: invalid load key, 'v'.

<think>好的，用户现在遇到了一个新的错误，是关于PyTorch在加载模型权重时的UnpicklingError。首先，我需要仔细看一下错误信息，理解问题出在哪里。 根据用户提供的Traceback，错误发生在加载模型的时候，具体是在尝试使用torch.load加载权重文件时出现的。错误信息提到“Weights only load failed”，并且建议两种解决方法：要么在torch.load中设置weights_only=False，但要注意安全风险；要么将特定的全局变量添加到安全列表中。用户还提到了numpy.core.multiarray._reconstruct未被允许，导致加载失败。 首先，我需要回忆一下PyTorch的版本变化。在PyTorch 2.6之后，torch.load的默认参数weights_only从False改成了True，这意味着默认情况下只允许加载受信任的权重文件，以防止潜在的恶意代码执行。当用户使用较新版本的PyTorch加载旧版本保存的模型时，可能会遇到这个问题，特别是如果模型权重包含了需要反序列化的对象，而这些对象不在PyTorch的安全列表中。 接下来，我需要考虑用户可能的环境配置。用户之前可能使用的是PyTorch 2.6或更高版本，而他们下载的yolov5s-face.pt模型文件可能是用旧版本的PyTorch保存的，或者包含了需要额外权限的序列化对象，比如numpy的某些函数。 现在需要确定解决方案。根据错误提示，有两种方法：一种是设置weights_only=False，但需要用户确认模型来源可信；另一种是使用add_safe_globals将numpy的_reconstruct函数添加到安全列表中。不过，修改模型加载的代码可能对用户来说比较复杂，特别是如果他们不熟悉PyTorch内部的话。因此，最简单的解决方案是建议用户在使用torch.load时设置weights_only=False，或者降级PyTorch到2.6之前的版本。 但用户可能已经按照之前的指导调整了命令行参数，现在遇到的是模型加载的问题。这时候需要确保用户是否信任模型文件的来源，如果信任，可以指导他们修改detect_face.py中的load_model函数，在加载时添加weights_only=False参数。不过用户可能需要找到代码中调用torch.load的位置，通常是models/experimental.py中的attempt_load函数，修改那里的参数。 另外，考虑到用户可能不太熟悉代码修改，可能需要给出具体的代码修改示例，比如在加载模型的地方添加相应的参数。同时，也需要提醒用户注意安全风险，确保模型文件来源可靠。 此外，检查PyTorch版本也是一个关键点。如果用户使用的是PyTorch 2.6或更高版本，而模型是用旧版本保存的，可能需要调整。如果用户不想修改代码，降级PyTorch到2.5或更早版本可能解决问题，但需要指导他们如何操作。 总结下来，用户的错误是由于PyTorch版本升级导致的默认安全设置变化，解决方案包括调整加载参数、添加安全全局变量或降级PyTorch。需要根据用户的技术水平选择最合适的建议，并详细说明步骤，同时强调安全注意事项。</think>--- ### **错误原因分析** 该错误由 **PyTorch 2.6+ 版本安全限制升级** 引发。关键信息如下： 1. **安全策略变更**：PyTorch 2.6 开始，`torch.load()` 默认启用 `weights_only=True`，禁止加载包含非受信序列化对象（如某些 numpy 函数）的模型文件 2. **模型文件依赖**：`yolov5s-face.pt` 可能包含旧版 PyTorch 生成的依赖项（如 `numpy.core.multiarray._reconstruct`） --- ### **解决方案** #### 方法一：强制信任模型（推荐） 在 `detect_face.py` 中找到模型加载代码，**添加 `weights_only=False`**： ```python # 原代码（models/experimental.py 中） model.append(torch.load(w, map_location=map_location)['model'].float().fuse().eval()) # 修改为 model.append(torch.load(w, map_location=map_location, weights_only=False)['model'].float().fuse().eval()) ``` #### 方法二：降级 PyTorch 版本 ```bash pip install torch==2.0.0 # 降级到 PyTorch 2.5 或更低版本 ``` #### 方法三：添加安全全局（开发者适用） 在加载模型前声明信任 `numpy` 函数： ```python import torch.serialization from numpy.core.multiarray import _reconstruct with torch.serialization.safe_globals([_reconstruct]): model = torch.load(weights_path, weights_only=True) ``` --- ### **注意事项** 1. **安全警告**：`weights_only=False` 会允许任意代码执行，**仅对可信模型使用** 2. **环境验证**：运行 `pip list | grep torch` 确认当前 PyTorch 版本 3. **模型来源**：确保 `yolov5s-face.pt` 来自官方仓库或可信渠道 --- ### **操作示例** 假设选择**方法一**，具体修改步骤： 1. 打开文件 `models/experimental.py` 2. 定位到约第 118 行（原 `torch.load(w, ...)` 处） 3. 添加 `weights_only=False` 参数 4. 保存并重新运行检测命令 --- ### **补充说明** 如果仍无法解决，建议： 1. 重新下载官方最新版 YOLOv5-face 模型 2. 检查 CUDA/cuDNN 与 PyTorch 版本兼容性 3. 提交 issue 到 [YOLOv5-face 官方仓库](https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face)

<think>嗯，用户遇到了一个关于模型加载失败的报错，错误信息是`rope_scaling`的配置不符合要求。我需要仔细看一下错误日志。首先，错误发生在加载Llama模型的时候，具体是在配置`rope_scaling`参数时出现了问题。根据报错信息，当前的`rope_scaling`参数包含了很多字段，但系统期望的只有`type`和`factor`两个。 可能用户使用的模型配置文件或代码中的`rope_scaling`设置不正确。比如，用户可能在配置中加入了额外的参数，比如`low_freq_factor`、`high_freq_factor`等，这些在最新版本的transformers库中可能不再被支持。或者，用户安装的库版本和模型要求的版本不兼容，导致参数结构不一致。 接下来，我需要回忆一下Llama模型的`rope_scaling`参数的正确用法。在Hugging Face的transformers库中，`rope_scaling`通常用于调整RoPE（Rotary Position Embedding）的扩展方式，比如线性扩展或者动态NTK扩展。正确的配置应该是一个字典，包含`type`和`factor`两个键。例如：`{"type": "linear", "factor": 8.0}`。但用户当前的配置里多出了其他键，可能是模型配置文件的问题，或者用户代码中手动设置了这些参数。 另外，用户提到的错误信息中的`rope_type`是llama3，这可能是用户在使用某个特定版本的模型，比如Llama3，而当前安装的transformers库可能还不支持这个参数，或者需要更新到最新版本才能兼容。因此，检查transformers库的版本是否过旧也是一个方向。 可能的解决方案包括：1）修改`rope_scaling`的配置，只保留`type`和`factor`；2）更新transformers库到最新版本，以支持新的参数结构；3）检查模型配置文件是否有误，或者是否有自定义的代码引入了额外的参数。 此外，用户的环境信息显示使用了Windows系统，路径中有PyCharm项目，可能涉及虚拟环境。需要确认在虚拟环境中安装的库是否正确，是否存在版本冲突。比如，用户可能同时安装了不同版本的transformers和模型代码所需的版本不匹配。 还需要考虑模型是否来自ModelScope，而ModelScope的模型是否与当前transformers版本兼容。例如，某些模型可能依赖于特定版本的库，或者需要额外的配置。用户可能需要查阅模型的文档，确认正确的配置方式。 总结来说，用户需要调整`rope_scaling`参数的结构，确保只包含必要的字段，并检查库的版本是否匹配。如果问题依旧，可能需要升级库或联系模型提供方获取支持。</think>根据报错信息分析，该错误是由于Llama模型的`rope_scaling`参数格式不符合最新要求导致的。以下是分步骤解决方案： **错误原因定位**： ``` ValueError: `rope_scaling` must be a dictionary with two fields, `type` and `factor` ``` 当前代码中传递的配置参数为： $${'factor': 8.0, 'low_freq_factor': 1.0, 'high_freq_factor': 4.0, ...}$$ **解决方案**： 1. **修改rope_scaling参数格式** 将原有参数简化为仅包含`type`和`factor`的字典格式： ```python # 修改前（错误示例） rope_scaling = { "factor": 8.0, "low_freq_factor": 1.0, "high_freq_factor": 4.0, "original_max_position_embeddings": 8192, "rope_type": "llama3" } # 修改后（正确示例） rope_scaling = { "type": "linear", # 或 "dynamic_ntk" "factor": 8.0 } ``` 2. **升级transformers库版本** 执行以下命令更新库： ```bash pip install --upgrade transformers # 建议版本 >=4.35.0 (支持Llama3的版本) ``` 3. **检查模型兼容性** 如果使用ModelScope下载的模型： ```python # 建议显式指定revision参数 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "iic/speech_seaco_paraformer_large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch", revision="v1.2.4" # 指定稳定版本 ) ``` 4. **验证环境配置** 检查Python环境是否存在多版本冲突： ```bash pip list | grep -E 'transformers|torch|modelscope' # 应确保： # transformers >=4.35.0 # modelscope >=1.11.0 # torch >=2.0.0 ``` **补充建议**： 1. 如果使用Llama3模型，建议使用官方推荐配置： ```python config = AutoConfig.from_pretrained( "meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct", rope_scaling={"type": "dynamic_ntk", "factor": 2.0} ) ``` 2. 清理缓存后重试： ```bash rm -rf ~/.cache/modelscope/hub/* ``` 若问题仍未解决，建议提供完整的模型加载代码段，以便进一步分析参数传递路径。