PyTorch加载权重时提示“Error during processing: Weights only load failed”，如何解决？

Question

PyTorch加载权重报错：Error during processing: Weights only load failed，如何解决？

Answer 1

1. 问题概述

在使用PyTorch加载模型权重时，可能会遇到报错信息“Error during processing: Weights only load failed”。这是一个常见的技术问题，通常与模型结构、权重文件格式或代码实现有关。以下是逐步分析和解决此问题的详细方法。

常见原因列表：

• 模型结构与权重不匹配
• 权重文件损坏或格式错误
• PyTorch版本不兼容
• 加载代码中存在语法错误

2. 初步检查：确认权重文件完整性

首先需要验证权重文件是否完整且未损坏。可以通过以下步骤进行初步排查：

1. 检查权重文件是否正确下载并保存。
2. 尝试使用其他工具（如torch.load）加载权重文件以验证其格式。
3. 确保文件路径无误，并且具有读取权限。

示例代码如下：

import torch

try:
    weights = torch.load('model_weights.pth')
    print("Weights loaded successfully!")
except Exception as e:
    print(f"Error loading weights: {e}")

3. 深入分析：模型结构与权重匹配

如果初步检查通过，但仍然报错，则可能是模型结构与权重不匹配。这种情况通常发生在以下场景：

• 模型定义发生更改。
• 权重文件来自不同版本的模型。

解决方案是对比模型定义与权重键值对，确保两者一致。可以使用以下代码打印模型参数与权重键：

print(model.state_dict().keys())
print(weights.keys())

若发现键名不一致，可通过手动映射修复：

模型参数	权重键名
conv1.weight	features.conv1.weight
fc.bias	classifier.fc.bias

4. 高级调试：版本兼容性与环境配置

如果模型结构与权重匹配，但仍报错，可能是由于PyTorch版本或CUDA环境不兼容导致。以下流程图展示了排查步骤：

graph TD;
    A[检查PyTorch版本] --> B{版本匹配？};
    B --否--> C[升级或降级PyTorch];
    B --是--> D[检查CUDA配置];
    D --> E{CUDA可用？};
    E --否--> F[安装正确CUDA驱动];
    E --是--> G[重新加载权重];

确保使用的PyTorch版本与权重文件生成时的版本一致。例如，如果权重文件是在PyTorch 1.8下生成的，而当前环境为1.10，则可能需要调整版本。