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。

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

您好！对于torch.load报错的情况，我可以给您一些建议来解决问题。请提供具体的错误信息，以便我能更好地帮助您。常见的一些导致torch.load报错的原因包括：

1. 文件路径错误：请确保您提供的文件路径是正确的，并且文件存在于指定位置。
2. 版本不匹配：如果您尝试加载由不同版本的PyTorch保存的模型，则可能会导致报错。请确保您使用的PyTorch版本与保存模型时使用的版本相同。
3. GPU和CPU不匹配：如果您尝试加载在GPU上训练并保存的模型，但当前系统只能使用CPU，则可能会导致报错。请确保您的系统支持GPU并正确配置。
4. 模型文件损坏：如果模型文件在保存或传输过程中损坏，则可能无法成功加载。请确保模型文件完整且未被损坏。

如果您能提供更多的信息和错误提示，我将更准确地指导您解决问题。