torch.load报错
时间: 2023-07-18 07:35:15 浏览: 64
torch.load 报错可能有多种原因,具体需要根据错误提示信息来判断。常见的错误包括:
1. FileNotFoundError:文件不存在。这种情况需要检查文件路径是否正确,或者检查文件是否被误删。
2. ModuleNotFoundError: No module named 'xxx':模块不存在。这种情况需要检查模块是否正确安装或者是否存在。
3. AttributeError: module 'torch' has no attribute 'xxx':属性错误。这种情况可能是因为使用的 torch 版本过低或者过高,需要检查 torch 版本是否正确。
4. TypeError: 'module' object is not callable:类型错误。这种情况可能是因为调用了不可调用的对象,需要检查代码逻辑。
5. RuntimeError: [enforce fail at ..XXX/XXX/torch/lib/THNN/generic/SpatialConvolutionMM.c:XX]:运行错误。这种情况可能是因为使用的 torch 版本和安装的 CUDA 版本不匹配,需要检查 CUDA 版本是否正确。
还有其他一些错误,需要根据具体情况进行排查。建议查看错误提示信息,然后进行相应的修复。
相关问题
torch.load 报错
根据引用[1]和引用[2]的内容,你遇到的报错可能是因为你尝试使用torch.load()加载一个不是由torch.save()保存的对象。torch.load()是用来加载由torch.save()存储的对象的方法。它使用Python的unpickling工具来处理存储的对象。如果你尝试加载一个不是由torch.save()保存的对象,就会引发异常。
为了解决这个问题,你可以尝试以下方法:
1. 确保你使用torch.save()正确保存了对象。你可以使用torch.save(model, 'save.pt')来保存整个模型,或者使用torch.save(model.state_dict(), 'save.pt')来保存训练好的权重。
2. 确保你使用torch.load()加载的是由torch.save()保存的对象。你可以使用torch.load('save.pt')来加载整个模型,或者使用model.load_state_dict(torch.load("save.pt"))来加载训练好的权重。
希望这些方法能够帮助你解决torch.load报错的问题。如果问题仍然存在,你可以尝试在错误处向前溯源打断点,并逐步进行调试。
torch.load报错unpickler.load()
`torch.load` 函数用于加载保存在磁盘上的模型或者张量。如果在使用 `torch.load` 函数时遇到了 `unpickler.load()` 的错误,这可能是由于以下原因之一:
1. 文件路径错误:首先,需要确保传递给 `torch.load` 函数的文件路径是正确的。请检查文件路径是否正确,并确保文件存在。
2. PyTorch版本不兼容:如果您尝试加载由不同版本的 PyTorch 保存的模型,则可能会遇到此错误。请确保您正在使用与保存模型的 PyTorch 版本相同的版本。如果版本不一致,则可以使用 `torch.load` 中的 `map_location` 参数来映射模型参数。
3. 模型结构不兼容:在加载模型时,如果模型的结构与您正在运行的代码不兼容,则可能会出现此错误。请确保您正在运行与保存模型时相同的代码版本,并且模型结构相同。
4. 文件损坏:最后,如果文件已损坏,则可能会遇到此错误。请确保文件没有被破坏,并尝试重新下载或重新保存模型。
如果以上解决方法无法解决问题,请提供更多详细信息,例如完整的错误消息和代码片段。