F:\anaconda\envs\pytorch\python.exe -X pycache_prefix=C:\Users\Administrator\AppData\Local\JetBrains\PyCharm2023.2\cpython-cache "E:/PyCharm 2023.2.5/plugins/python/helpers/pydev/pydevd.py" --multiprocess --qt-support=auto --client 127.0.0.1 --port 54466 --file F:\yolov5-master\yolov5-master\1.py 已连接到 pydev 调试器(内部版本号 232.10227.11)F:\yolov5-master\yolov5-master\1.py:5: FutureWarning: You are using `torch.load` with `weights_only=False` (the current default value), which uses the default pickle module implicitly. It is possible to construct malicious pickle data which will execute arbitrary code during unpickling (See https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/SECURITY.md#untrusted-models for more details). In a future release, the default value for `weights_only` will be flipped to `True`. This limits the functions that could be executed during unpickling. Arbitrary objects will no longer be allowed to be loaded via this mode unless they are explicitly allowlisted by the user via `torch.serialization.add_safe_globals`. We recommend you start setting `weights_only=True` for any use case where you don't have full control of the loaded file. Please open an issue on GitHub for any issues related to this experimental feature. ckpt1 = torch.load('runs/train/exp2/weights/best.pt') 进程已结束,退出代码为 0
时间: 2025-07-15 13:37:49 浏览: 9
<think>好的,我现在要解决用户的问题,他遇到了一个关于PyTorch加载模型时的警告,还有进程退出代码0的情况。首先,我需要仔细分析他提供的命令行输出和错误信息。
用户运行的命令是启动Python脚本并连接到PyCharm的调试器。脚本路径是F:\yolov5-master\yolov5-master\1.py。错误信息显示在第五行,使用torch.load时出现FutureWarning,提到weights_only参数默认为False,可能存在安全风险,并建议在未来的版本中改为True。退出代码0通常表示程序正常结束,但警告需要处理。
首先,我需要理解这个警告的含义。PyTorch在加载模型时,默认使用pickle模块,这可能执行恶意代码。为了安全,建议设置weights_only=True,但这可能会限制加载的对象类型。用户需要在不影响模型加载的情况下解决这个问题。
接下来,我应该检查用户代码中的torch.load调用。根据错误信息,用户加载的是best.pt文件,路径是'runs/train/exp2/weights/best.pt'。代码第5行是ckpt1 = torch.load(...)。当前参数没有指定weights_only,所以默认为False,触发警告。
解决方案是修改torch.load的参数,将weights_only设为True。但需要确认该模型是否仅包含张量数据,没有自定义对象。如果是YOLOv5官方训练的模型,通常可以安全使用weights_only=True。如果用户自己保存的模型可能包含其他对象,可能需要调整保存方式。
此外,用户需要将PyTorch版本升级到最新,以确保兼容性。因为未来版本会默认改为True,提前适应可以避免后续问题。
还要注意,退出代码0表示程序正常结束,但警告本身不会导致程序崩溃,只是提示潜在风险。用户可能希望消除警告,保持代码的整洁和未来兼容性。
可能的步骤是:修改torch.load行,添加weights_only=True,检查是否能正常加载模型。如果出现错误,可能需要重新保存模型,或者处理允许的类。同时建议用户升级PyTorch版本。
总结:用户需要调整代码以适应新的安全设置,确保模型加载安全,并保持环境更新。</think>这个输出信息是PyTorch在执行模型加载时触发的安全警告,结合调试器连接信息和进程退出代码,以下是分步解析:
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### **一、命令行结构解析**
```bash
F:\anaconda\envs\pytorch\python.exe -X pycache_prefix=... --file F:\yolov5-master\yolov5-master\1.py
```
- **作用**:通过PyCharm调试器启动Python脚本
- `-X pycache_prefix`:指定.pyc缓存目录
- `--multiprocess`:启用多进程调试
- `--client 127.0.0.1:54466`:连接到本地PyCharm调试服务端
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### **二、核心警告分析**
```python
1.py:5: FutureWarning: You are using `torch.load` with `weights_only=False`
```
- **触发位置**:脚本第5行 `ckpt1 = torch.load('best.pt')`
- **警告原因**:
- PyTorch默认使用`weights_only=False`加载模型(允许任意Python对象反序列化)
- **安全风险**:恶意模型可能通过`pickle`模块执行任意代码
- **未来变更**:PyTorch将在未来版本默认改为`weights_only=True`
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### **三、解决方案**
#### 1. 修改模型加载方式(推荐)
```python
# 原代码
ckpt1 = torch.load('runs/train/exp2/weights/best.pt')
# 改为(显式设置安全模式)
ckpt1 = torch.load('runs/train/exp2/weights/best.pt', weights_only=True)
```
- **验证兼容性**:若模型仅包含张量/基础类型数据可安全加载
- **若报错**:需重新保存模型(使用`torch.save`时避免存储自定义类)
#### 2. 升级PyTorch版本
```bash
pip install torch --upgrade
```
- **新版本优化**:部分版本已支持更完善的`weights_only`模式
#### 3. 白名单机制(高级用法)
```python
import torch.serialization
torch.serialization.add_safe_globals([YourCustomClass])
```
- **适用场景**:模型包含必要的自定义类时
---
### **四、进程退出代码0解读**
`进程已结束,退出代码为 0` 表示:
- **脚本正常执行完成**:未发生崩溃或未捕获异常
- **警告不影响程序流程**:属于未来兼容性提示,非致命错误
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### **五、完整调试建议**
1. 检查`best.pt`来源
- 是否来自可信源(如官方YOLOv5预训练模型)
- 若为自定义训练结果,建议重新导出:
```python
torch.save(model.state_dict(), 'safe_model.pt') # 仅保存权重
```
2. 添加异常捕获
```python
try:
ckpt1 = torch.load(..., weights_only=True)
except Exception as e:
print(f"加载失败: {str(e)}")
```
---
### **附:安全模式工作原理**
当`weights_only=True`时:
$$ \text{允许数据类型} = \begin{cases}
\text{基础类型} & \text{int, float, str} \\
\text{容器类型} & \text{dict, list, tuple} \\
\text{张量} & \text{torch.Tensor} \\
\text{特定类} & \text{通过add_safe_globals注册}
\end{cases} $$
此模式通过限制反序列化类型,阻断潜在恶意代码执行路径。
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