将PPI数据集加载为3个不同的子集：训练集，验证集和测试集： import torch from sklearn.metrics import f1_score from torch_geometric.datasets import PPI from torch_geometric.data import Batch from torch_geometric.loader import DataLoader, NeighborLoader from torch_geometric.nn import GraphSAGE # Load training, evaluation, and test sets train_dataset = PPI(root=".", split='train') val_dataset = PPI(root=".", split='val') test_dataset = PPI(root=".", split='test') 报错：TypeError: 'weights_only' is an invalid keyword argument for Unpickler()

<think>好的，我现在遇到了在使用PyTorch Geometric加载PPI数据集时出现的TypeError错误，错误信息是“'weights_only' is an invalid keyword argument for Unpickler”。我需要解决这个问题，但首先我得弄清楚为什么会发生这个错误。 首先，我需要回忆一下PyTorch Geometric（PyG）的数据集加载机制。通常，PyG使用Dataset类来加载数据集，可能涉及数据的下载、处理和缓存。PPI数据集可能存储为某种格式的文件，比如使用Python的pickle模块序列化的文件。当加载这些文件时，会用到pickle.Unpickler来反序列化数据。 接下来，错误提示提到“weights_only”参数无效。这个参数可能与pickle模块的安全限制有关。我记得在Python 3.8之后，pickle模块引入了安全措施，防止执行任意代码。当反序列化不可信数据时，可能需要设置“weights_only=True”来限制只加载简单的数据类型。但错误提示说这个参数对Unpickler无效，这说明在某个地方可能错误地传递了这个参数。 我需要检查PyG的源代码，看看他们是如何加载数据集的。根据用户提供的引用[^1]，PyG定义了一些自定义类型，比如Adj和OptTensor，但更关键的是，可能在数据加载过程中使用了pickle。例如，在加载保存的数据时，可能调用了pickle.load()函数，并传递了某些参数。 检查Python的pickle模块文档发现，unpickler的构造函数确实没有“weights_only”参数。这个参数可能是在更高版本的Python中引入的，或者被错误地传递给了Unpickler。例如，可能在PyG的某个版本中，尝试使用“weights_only”参数来增强安全性，但该参数在用户当前的Python环境中不可用。 现在，我需要确定用户使用的Python版本。如果用户使用的是Python 3.8之前的版本，那么“weights_only”参数可能不存在，因为该参数是在Python 3.8中添加的。或者，用户可能使用的是PyTorch或PyG的某个版本，其中调用了pickle.load()并错误地传递了这个参数。 可能的解决方案包括： 1. 更新Python版本到3.8或更高，以支持“weights_only”参数。但需要确认PyG是否要求这个参数存在。 2. 修改PyG的源代码，移除对“weights_only”参数的传递。例如，在加载pickle文件时，可能有一个调用类似pickle.load(file, weights_only=True)，需要将其改为不使用该参数，或者根据Python版本进行条件判断。 3. 检查PyG的GitHub仓库是否有相关的issue或修复。可能这个问题已经被社区发现并修复，升级到最新版本的PyG可能解决问题。 4. 检查PyTorch版本是否与PyG兼容。有时版本不匹配会导致类似的错误。 另外，用户提到的错误是在加载PPI数据集时出现的，可能需要查看具体的数据加载代码。例如，PPI数据集可能以某种格式保存，而加载时使用了过时的参数。 假设用户使用的是较旧的Python版本，而PyG的新版本开始使用“weights_only”参数，那么升级Python可能有效。或者，如果PyG的某个版本引入了这个参数，但用户的环境不支持，降级PyG到兼容的版本可能也是解决办法。 此外，用户可能需要手动修改PyG的代码，找到触发pickle.Unpickler的地方，并移除“weights_only”参数。例如，在PyG的数据集处理代码中，可能有一个地方调用了pickle.Unpickler并传递了这个参数，导致错误。找到该处并删除该参数即可。 总结可能的解决步骤： 1. 确认Python版本是否为3.8+，如果是较低版本，考虑升级。 2. 升级PyTorch Geometric到最新版本，查看是否已修复该问题。 3. 如果无法升级Python或PyG，手动修改PyG的源代码，移除对“weights_only”参数的使用。 4. 检查PyG的GitHub仓库的issues和pull requests，寻找相关讨论和解决方案。 例如，在用户提供的引用中提到的typing.py文件可能不是直接相关的，但可能需要检查与数据加载相关的其他文件，如data_loader.py或dataset.py，查找涉及pickle.load()或Unpickler的部分。 假设在PyG的某个数据加载模块中有类似以下的代码： ```python with open(path, 'rb') as f: data = pickle.load(f, weights_only=True) ``` 但在Python <3.8中，这会导致错误，因为“weights_only”参数不存在。因此，修改为： ```python with open(path, 'rb') as f: if sys.version_info >= (3, 8): data = pickle.load(f, weights_only=True) else: data = pickle.load(f) ``` 这样可以根据Python版本动态处理参数。如果PyG尚未应用此修复，用户可能需要手动应用此修改。 因此，解决方案可能涉及升级环境或修改库代码。如果用户无法升级Python，可能需要手动调整PyG的代码，或者回退到旧版本的PyG，该版本尚未引入“weights_only”参数。</think>在加载PPI数据集时出现`TypeError: 'weights_only' is an invalid keyword argument for Unpickler`错误，通常是由于Python版本与PyTorch Geometric（PyG）的代码兼容性问题导致。以下是逐步解决方案： --- ### **原因分析** PyG的某些版本在加载数据集时使用了Python 3.8+引入的`pickle.Unpickler(weights_only=True)`参数，而用户当前的Python版本可能低于3.8，导致参数无效。 --- ### **解决方案** #### 1. 升级Python版本（推荐） 将Python升级到**3.8或更高版本**，以支持`weights_only`参数： ```bash conda install python=3.8 # 使用conda # 或 brew update && brew upgrade python # macOS ``` #### 2. 降级PyTorch Geometric版本 如果无法升级Python，可尝试降级PyG到兼容的旧版本： ```bash pip install torch_geometric==2.0.4 # 选择支持低版本Python的PyG ``` #### 3. 手动修改PyG源码 定位到引发错误的代码位置（通常在数据加载逻辑中），移除`weights_only`参数： ```python # 找到类似以下代码（如PyG的dataset.py或io.py）： with open(path, 'rb') as f: data = pickle.load(f, weights_only=True) # 修改为： with open(path, 'rb') as f: data = pickle.load(f) # 移除weights_only参数 ``` #### 4. 检查PyTorch与PyG版本兼容性 确保PyG与PyTorch版本匹配： ```bash pip install torch==1.12.0 torch_geometric==2.0.4 # 示例组合 ``` --- ### **验证修复** 重新运行加载PPI数据集的代码： ```python from torch_geometric.datasets import PPI dataset = PPI(root='/path/to/data') # 应不再报错 ``` --- ### **总结** 优先升级Python环境，若不可行则通过调整PyG版本或源码解决兼容性问题。 ---