with open('data/resnet_weights.pkl', 'rb') as f: weights = pickle.load(f) lasagne.layers.set_all_param_values(net['prob'], weights)

这个错误是因为在代码中使用了Python 3的`.decode()`方法，但是在运行时使用了Python 2的HDF5文件。在Python 2中，字符串类型是bytes类型，所以可以使用`.decode()`方法将其转换为Unicode字符串类型。但是在Python 3中，字符串类型默认是Unicode字符串类型，因此没有`.decode()`方法。 要解决这个错误，你可以尝试升级你的HDF5库，或者在读取HDF5文件时指定`encoding`参数。例如： ```python import h5py with h5py.File('your_file.h5', 'r', encoding='utf-8') as f: # 读取HDF5文件的代码 ``` 如果你仍然遇到问题，可以尝试将代码转换为Python 2或者Python 3版本的代码，以便与使用的HDF5库兼容。

<think>嗯，用户在使用timm库加载本地的ResNet18预训练模型时遇到了_unpickling_error，具体错误是invalid load key, '{'。首先，我需要分析可能的原因。常见的类似错误通常和文件损坏、文件格式不正确或者加载方式错误有关。 首先想到的是文件是否完整。用户提到是从tools/test.py得到的result.pkl，可能这个文件并不是真正的模型权重文件，而是一个包含其他数据的pickle文件。比如，可能保存的是测试结果而不是模型参数，这时候尝试加载为模型就会出错。需要确认文件内容是否正确，可以用pickle.load尝试读取，看是否能成功，或者是否有其他结构的数据。 其次，文件可能被截断或损坏。比如下载过程中中断，导致文件不完整。这时候需要重新下载模型文件，或者检查文件的MD5哈希是否匹配官方提供的。用户可能误将其他文件当成了模型文件，比如配置文件（如JSON或YAML），这些文件以{开头，导致UnpicklingError，因为pickle期望的是特定二进制格式，而文本文件的开头字符会导致解析失败。 接下来，检查加载方式是否正确。使用timm的create_model和load_pretrained函数时，是否正确指定了路径？比如，是否应该使用pretrained=True来自动下载，而本地加载应使用checkpoint_path参数。需要确认代码中的路径是否正确，绝对路径还是相对路径的问题，比如'./result.pkl'是否真的位于当前工作目录下。 另外，文件格式的问题。timm的预训练模型通常是.pth或.pth.tar文件，而不是.pkl。可能用户保存模型时使用了torch.save，而加载时用了pickle.load，这可能导致不兼容。正确的做法是用torch.load来加载PyTorch模型文件。 还有可能是Python版本或库版本不兼容。不同版本的timm或PyTorch可能导致序列化格式不同，从而无法正确加载。需要确保环境一致，或者尝试升级相关库。 可能的解决步骤包括：检查文件完整性，确认文件内容是否正确，使用正确的加载方法（如torch.load），重新下载模型文件，确保文件路径正确，检查代码中的参数是否正确，如是否误用了pretrained参数而应该用checkpoint_path等。 另外，用户提到的引用[1]中的result.pkl可能并非模型文件，而是测试结果，这会导致加载模型时出错。需要明确区分模型文件和结果文件，确保加载的是正确的模型权重。 总结下来，用户需要逐步排查文件内容、路径、加载方式以及库版本等问题，逐一排除可能的原因，才能解决这个错误。</think>### 分步解决方案：解决本地加载ResNet18模型的_pickle.UnpicklingError #### 1. 确认文件完整性和格式 **问题原因**：`.pkl`文件可能被截断或损坏，或根本不是有效的PyTorch模型文件。根据引用[1]，`result.pkl`是测试结果文件，而非模型权重文件[^1]。 **验证方法**： ```python import pickle with open('./result.pkl', 'rb') as f: try: data = pickle.load(f) print(type(data)) # 输出应为字典或模型权重格式 except Exception as e: print("文件损坏或格式错误:", e) ``` #### 2. 检查模型加载代码 **错误示范**： ```python import timm model = timm.create_model('resnet18', pretrained='./result.pkl') # 错误写法 ``` **正确方法**： ```python import timm import torch # 先加载权重字典 checkpoint = torch.load('./result.pkl', map_location='cpu') model = timm.create_model('resnet18', pretrained=False) model.load_state_dict(checkpoint['model']) # 根据实际键名调整 ``` #### 3. 验证文件来源 - 如果文件来自`torch.save(model.state_dict(), 'resnet18.pth')`，应使用`.pth`扩展名 - 使用官方渠道下载预训练权重： ```bash wget https://download.pytorch.org/models/resnet18-f37072fd.pth ``` #### 4. 尝试强制使用PyTorch加载 **当文件是PyTorch模型时**： ```python import torch state_dict = torch.load('./result.pkl') # 自动识别pth/pkl格式 model.load_state_dict(state_dict) ``` #### 5. 调试文件头验证 **通过十六进制查看文件类型**： ```python with open('./result.pkl', 'rb') as f: header = f.read(2) print(header) # 正确pickle文件应以\x80\x04开头 ``` - 如果输出`b'{'`，说明文件是JSON而非pickle格式 #### 6. 最终完整代码示例 ```python import timm import torch # 加载模型结构 model = timm.create_model('resnet18', pretrained=False) try: # 尝试加载权重 checkpoint = torch.load('./result.pkl', map_location='cpu') if 'state_dict' in checkpoint: # 兼容不同保存格式 model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) else: model.load_state_dict(checkpoint) print("成功加载模型权重") except RuntimeError as e: print("Key匹配错误，需调整层级:", e) except Exception as e: print("致命错误:", e) ```