(open3d) D:\Code\xionglei_code\KBNet-main>D:/Environment/Anaconda3/envs/open3d/python.exe d:/Code/xionglei_code/KBNet-main/Deraining/test.py ** Deraining/Options/kbnet_l.yml pretrained_models/derain.pth Traceback (most recent call last): File "d:/Code/xionglei_code/KBNet-main/Deraining/test.py", line 44, in <module> checkpoint = torch.load(pth_path) File "D:\Environment\Anaconda3\envs\open3d\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 705, in load with _open_zipfile_reader(opened_file) as opened_zipfile: File "D:\Environment\Anaconda3\envs\open3d\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 242, in __init__ super(_open_zipfile_reader, self).__init__(torch._C.PyTorchFileReader(name_or_buffer)) RuntimeError: PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory

<think>好的，用户遇到了PyTorch加载预训练模型时的RuntimeError，错误信息是“PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory”。首先，我需要回忆一下这个错误的常见原因。根据提供的引用内容，这个错误通常与模型文件损坏、路径错误或者PyTorch版本不兼容有关。 接下来，我需要整理解决步骤。首先应该检查模型文件是否存在，用户可能输入了错误的路径，或者文件被移动、删除了。然后，确认文件完整性，比如检查文件大小是否与预期一致，或者计算MD5哈希值。如果文件损坏，需要重新下载。 另外，文件路径中的特殊字符或者中文可能导致问题，建议使用绝对路径并避免特殊字符。还有，PyTorch版本问题，如果模型是用新版本保存的，旧版本可能无法加载，所以需要更新PyTorch或者转换模型格式。 用户可能是在加载模型时使用了错误的函数，比如应该用torch.load却用了其他方法。此外，存储设备的问题，比如硬盘错误，也可能导致读取失败，需要排除硬件故障。 最后，如果所有方法都无效，建议用户提供更多细节，比如操作系统、PyTorch版本、错误日志，以便进一步诊断。需要确保回答结构清晰，步骤具体，让用户能一步步排查问题，同时引用提供的参考资料来支持解决方案。</think>### 解决 PyTorch RuntimeError "failed finding central directory" 的步骤 当加载预训练模型（`.pth` 文件）时遇到 `RuntimeError: PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory`，通常与模型文件损坏、路径问题或版本不兼容有关。以下是逐步排查和解决方法： --- #### 1. **检查模型文件是否存在** - **问题**：文件路径错误或文件被删除。 - **解决**： 1. 使用绝对路径加载模型： ```python model_path = "/完整路径/模型名.pth" model = torch.load(model_path) ``` 2. 检查文件是否存在： ```python import os if not os.path.exists(model_path): print("模型文件不存在！") ``` 3. 避免路径中的特殊字符（如中文、空格），建议使用纯英文路径[^4][^5]。 --- #### 2. **验证模型文件完整性** - **问题**：文件下载不完整或损坏。 - **解决**： 1. 检查文件大小是否与官方发布的一致。 2. 重新下载模型文件，确保下载过程中网络稳定。 3. 通过计算 MD5/SHA1 哈希值对比官方提供的校验值[^3]。 --- #### 3. **检查 PyTorch 版本兼容性** - **问题**：模型由高版本 PyTorch 保存，但当前环境版本过低。 - **解决**： 1. 升级 PyTorch 到最新版本： ```bash pip install torch --upgrade ``` 2. 如果无法升级，尝试在保存模型时指定兼容性（需有模型源码）： ```python torch.save(model.state_dict(), "model.pth", _use_new_zipfile_serialization=False) ``` --- #### 4. **排除文件权限问题** - **问题**：权限不足导致文件无法读取。 - **解决**： 1. 在终端中检查文件权限： ```bash ls -l 模型路径/模型名.pth ``` 2. 修改权限： ```bash chmod 755 模型路径/模型名.pth ``` --- #### 5. **使用正确的加载方式** - **问题**：模型加载代码错误。 - **解决**： 1. 确保使用 `torch.load()` 并指定 `map_location`（如跨设备加载）： ```python model = torch.load("model.pth", map_location=torch.device('cpu')) ``` 2. 如果模型是 `state_dict` 而非完整模型，需先初始化模型结构： ```python model = MyModelClass() model.load_state_dict(torch.load("model.pth")) ``` --- #### 6. **检查存储设备状态** - **问题**：硬盘损坏导致文件读取失败。 - **解决**： 1. 尝试将模型文件复制到其他目录或其他存储设备。 2. 运行磁盘检测工具（如 `chkdsk` on Windows, `fsck` on Linux）。 --- #### 7. **其他可能性** - **问题**：文件格式被篡改。 - **解决**： 1. 确认文件扩展名正确（如 `.pth` 而非 `.zip` 或 `.tar`）。 2. 尝试用压缩软件打开 `.pth` 文件（PyTorch 模型本质是 ZIP 存档），若无法打开则文件已损坏[^1]。 --- ### 总结流程图 ```mermaid graph TD A[出现错误] --> B{文件是否存在?} B -->|否| C[重新下载或修复路径] B -->|是| D{文件完整性?} D -->|损坏| C D -->|正常| E{PyTorch版本兼容?} E -->|不兼容| F[升级/降级PyTorch] E -->|兼容| G{权限问题?} G -->|是| H[修改权限] G -->|否| I[检查加载代码] I --> J[成功加载] ```