resnet 报错RuntimeError: PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory

### 解决 Pytorch 运行时出现的 `RuntimeError` 错误 当在本地 Jupyter Notebook 中使用 `torch.load` 调用预训练模型参数时，可能会遇到如下错误： ```plaintext RuntimeError: PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory Output is truncated. ``` 此错误通常发生在下载预训练参数资源过程中因网络问题导致下载中断的情况下[^1]。 #### 文件损坏验证与清理 如果之前尝试过下载但未完成，则残留的部分文件可能导致上述错误。建议检查并清除不完整的下载文件。对于大多数用户而言，默认情况下这些文件位于类似于以下路径的位置： ```plaintext C:\Users\<username>\.cache\torch\hub\checkpoints\ ``` 其中 `<username>` 需替换为实际用户名。找到对应位置后，删除任何可能存在问题的 `.pth` 或其他扩展名的文件，比如 `resnet18-f37072fd.pth`，之后重新执行代码让其自动重新下载所需权重即可恢复正常工作流程[^3]。 #### 修改保存方式预防未来发生相同问题 为了避免将来再次遭遇此类情况，在保存新的模型或更新现有模型时，可以在调用 `torch.save()` 函数时加入额外参数 `_use_new_zipfile_serialization=True` 来启用更稳定的序列化机制： ```python import torch model = ... # 定义好要保存的模型对象 torch.save(model, 'my_model.pt', _use_new_zipfile_serialization=True) ``` 通过这种方式可以减少由于文件格式兼容性带来的潜在风险[^4]。

### 解决 PytorchStreamReader Failed Reading Zip Archive RuntimeError 当遇到 `RuntimeError: PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory` 错误时，通常意味着模型文件未能正确下载或保存。对于 YOLOv11 模型而言，此问题可能源于不完整的模型权重文件或其他资源未被妥善处理。 #### 清除并重试下载缓存中的预训练模型 由于模型下载过程中可能出现中断或失败的情况，建议清除本地存储的损坏模型文件，并允许程序重新获取最新的版本。具体操作如下： - **定位模型缓存位置**：默认情况下，PyTorch Hub 将模型保存于用户主目录下的 `.cache/torch/hub/checkpoints/` 文件夹内[^2]。 - **移除有问题的模型文件**：检查指定路径中是否存在与目标架构对应的 .pth 或其他扩展名的文件（例如 resnet18-f37072fd.pth），将其删除以确保后续加载过程不会受到干扰。 - **重启应用并执行代码**：完成上述清理工作之后，关闭当前的应用实例，重新启动后再尝试运行涉及模型初始化的部分。这一步骤有助于触发新的网络请求来拉取完整无损的数据副本[^4]。 ```python import os from pathlib import Path # 获取当前用户的家目录路径 home_dir = str(Path.home()) # 定义要清空的目标文件夹路径 target_folder = f"{home_dir}/.cache/torch/hub/checkpoints" if os.path.exists(target_folder): # 遍历文件夹内的所有项 for item in os.listdir(target_folder): file_path = os.path.join(target_folder, item) try: if os.path.isfile(file_path): # 如果是文件则删除之 os.unlink(file_path) elif os.path.isdir(file_path): # 对子文件夹递归调用相同逻辑 shutil.rmtree(file_path) except Exception as e: print(f"Failed to delete {file_path}. Reason: {e}") print("Cache cleaned successfully.") ``` #### 使用官方推荐的方式加载模型 为了减少潜在的风险，在加载特定版本的 YOLO 模型时应遵循官方文档给出的最佳实践指南。以下是基于 ultralytics 库构建和加载 YOLOv8 模型的一个例子；尽管这里提到的是 v8 版本，但对于更高版本同样适用相似的方法论[^3]。 ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.yaml') # 构建新模型结构定义 model.load('path_to_your_model.pt') # 加载预先训练好的参数到新建模型上 results = model.train( data='your_dataset_config.yaml', epochs=10, imgsz=640 # 设置图像尺寸大小等超参配置 ) ``` 请注意替换 `'path_to_your_model.pt'` 和 `'your_dataset_config.yaml'` 参数为你实际使用的文件路径以及数据集配置信息。