line 920, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str

这个错误通常是由于使用 Python 2 的 pickle 文件在 Python 3 中进行反序列化而导致的。在 Python 2 中，字符串和 Unicode 字符串是不同的类型，而在 Python 3 中，它们已经合并为一个字符串类型。因此，如果您在 Python 2 中创建了一个 pickle 文件，并且它包含了一个由 `STACK_GLOBAL` 指令引用的字符串，那么在 Python 3 中反序列化该文件时就会出现这个错误。

要解决这个问题，您可以尝试使用 `pickle.load` 函数的 `encoding` 参数来指定 pickle 文件的编码方式。例如，如果您的 pickle 文件使用了 UTF-8 编码，您可以这样读取它：

import pickle

with open('filename.pkl', 'rb') as f:
    obj = pickle.load(f, encoding='latin1')

如果您仍然无法解决这个问题，您可能需要重新生成 pickle 文件，确保使用 Python 3 执行所有相关的代码。

相关问题

File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 608, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py", line 777, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: invalid load key, 'v'

这个错误通常是由于加载的模型文件版本与当前PyTorch版本不兼容导致的。建议检查模型文件是由哪个PyTorch版本保存的，并确保使用相同版本的PyTorch进行加载。如果您使用的是较新的PyTorch版本，请尝试更新模型文件。如果您使用的是较旧的PyTorch版本，则可以尝试使用较新的PyTorch版本进行模型加载。您还可以尝试使用`torch.load()`函数的`map_location`参数来指定模型应加载到哪个设备上。

Traceback (most recent call last): File "D:\anaconda\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3460, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-3-de046003dae8>", line 4, in <module> model = torch.load('D://大乐透5.h5') File "D:\anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 713, in load return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "D:\anaconda\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 920, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) _pickle.UnpicklingError: invalid load key, 'H'.

这个错误发生的原因是你正在尝试使用 PyTorch 中的 `torch.load()` 函数来加载一个 Keras 模型文件。Keras 模型文件通常是以 ".h5" 为扩展名，而 PyTorch 使用的默认扩展名是 ".pth" 或 ".pt"。

如果你要加载 Keras 模型文件，应该使用 Keras 中提供的函数，例如 `keras.models.load_model()`。示例代码如下：

import keras

# 加载 Keras 模型
model = keras.models.load_model('D://大乐透5.h5')

# 查看模型结构
print(model.summary())

# 修改模型结构
model.layers.pop() # 删除最后一层
model.add(keras.layers.Dense(10, activation='softmax')) # 添加一个新的输出层

# 保存修改后的模型
model.save('modified_model.h5')

这里的代码假设你已经有一个名为 `D://大乐透5.h5` 的 Keras 模型文件。你可以使用 `model.summary()` 函数查看模型结构。这里的代码将删除模型的最后一层，并添加一个新的输出层，最后将修改后的模型保存为 `modified_model.h5`。