Model: convnext_base.fb_in22k_ft_in1k_384 Traceback (most recent call last): File "/home/ubuntu/aw/Sample4Geo/train_cvusa.py", line 131, in <module> model.load_state_dict(torch.load('./pytorch_model.bin')) File "/home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 1487, in load return _legacy_load( File "/home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/torch/serialization.py", line 1744, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) File "/home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/torch/_weights_only_unpickler.py", line 553, in load return Unpickler(file, encoding=encoding).load() File "/home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/torch/_weights_only_unpickler.py", line 322, in load raise EOFError EOFError

<think>嗯，用户遇到了PyTorch模型加载时的EOFError问题，需要解决。首先，我要理解这个错误的常见原因。EOFError通常意味着文件在加载过程中提前结束，可能模型文件损坏或未完全下载。用户提到的convnext_base模型可能比较大，下载过程中如果中断，文件可能不完整。 接下来，用户提到了使用load_state_dict时的错误，以及可能的解决方案，比如使用weights_only_unpickler或者检查文件完整性。我需要参考用户提供的引用内容，看看有没有相关的解决方法。引用[1]中提到，将加载模型的代码改为设置jit=True，然后在加载检查点时使用torch.load，并加载state_dict。这可能是因为某些模型需要特定的参数，比如jit编译会影响模型加载方式。 另外，引用[2]和[4]提到了加载权重的方法和安装特定版本的PyTorch。用户可能需要确保PyTorch版本与模型要求的兼容，或者使用map_location参数来指定设备。此外，检查文件路径是否正确，避免文件不存在或权限问题也是关键。 还要考虑模型文件是否损坏，用户可能需要重新下载文件，或者使用MD5校验。如果文件部分下载，重新获取完整的模型文件是必须的。另外，检查pickle模块的安全性，使用weights_only=True参数可以防止恶意代码执行，但需要PyTorch版本支持。 用户可能已经尝试了一些方法但未成功，所以需要逐步排查。比如先验证文件是否存在且完整，然后检查PyTorch版本是否符合，再调整加载代码，如使用torch.load的参数，设置map_location或weights_only。如果问题依旧，可能需要查看错误堆栈，确定是在哪个步骤出现了EOF，比如是在读取文件时还是加载state_dict时。 最后，建议用户分步骤处理：1. 检查文件完整性；2. 更新PyTorch版本；3. 修改加载代码；4. 使用安全加载参数。同时，提供示例代码帮助用户修改他们的加载流程，确保每一步都正确无误。此外，提醒用户注意CUDA版本与PyTorch的兼容性，可能需要根据引用[3]和[4]安装正确的版本。</think>### PyTorch模型加载EOFError的解决方案 当使用`convnext_base`等大型PyTorch模型时，加载权重文件（如`load_state_dict`）出现`EOFError: Ran out of input`错误，通常由以下原因导致： --- #### **1. 模型文件损坏或未完全下载** - **现象**：文件未完整下载或传输过程中损坏，导致`torch.load()`读取时提前终止。 - **解决方案**： 1. 重新下载模型文件（如`.pth`、`.pkl`），确认文件大小与官方文档一致。 2. 使用MD5校验工具验证文件完整性。 3. 避免直接从浏览器复制文件，改用`wget`或专用下载工具[^1]。 --- #### **2. PyTorch版本不兼容** - **现象**：低版本PyTorch无法解析高版本保存的模型文件。 - **解决方案**： 1. 升级PyTorch至与模型匹配的版本： ```bash # 使用CUDA 11.8环境（根据服务器配置选择） pip install torch==2.4.0+cu118 torchvision==0.19.0+cu118 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 [^4] ``` 2. 若需兼容多环境，保存模型时添加`_use_new_zipfile_serialization=False`： ```python torch.save(model.state_dict(), "model.pth", _use_new_zipfile_serialization=False) ``` --- #### **3. 文件加载方式错误** - **现象**：未正确处理设备映射或文件权限。 - **解决方案**： 1. 显式指定`map_location`参数，适配当前设备（CPU/GPU）： ```python weights = torch.load("model.pth", map_location=torch.device('cuda:0')) model.load_state_dict(weights) ``` 2. 使用`weights_only=True`防止反序列化恶意代码： ```python weights = torch.load("model.pth", weights_only=True) # PyTorch >=1.10 ``` --- #### **4. 模型定义与权重不匹配** - **现象**：模型结构（如`convnext_base`）与权重文件不匹配，导致加载时解析失败。 - **解决方案**： 1. 检查模型初始化代码是否与权重文件来源一致。 2. 部分模型需配合特定预处理参数（如CLIP模型的`jit=True`）： ```python model = convnext_base(pretrained=True) checkpoint = torch.load("custom_weights.pth") model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict']) ``` --- #### **完整代码示例** ```python import torch from torchvision.models import convnext_base # 初始化模型 model = convnext_base(pretrained=False) # 安全加载权重 try: checkpoint = torch.load("convnext_base.pth", map_location='cpu', weights_only=True) model.load_state_dict(checkpoint) except EOFError: print("文件损坏，请重新下载！") ``` ---