极客笔记Pytorch 解决 UnpicklingError: invalid load key, ‘\x0a’
在本文中，我们将介绍如何解决 Pytorch 中出现的 UnpicklingError: invalid load key, ‘\x0a’ 错误。这个错误通常发生在使用 Pytorch 进行模型加载时，可能会导致程序中断或无法正常运行。我们将探讨这个错误的原因以及相应的解决方法，并提供一些示例帮助读者更好地理解如何应对这个问题。
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错误的原因
UnpicklingError: invalid load key, ‘\x0a’ 错误通常发生在尝试加载之前使用其他版本 Pytorch 保存的模型时。Pytorch 的版本兼容性问题可能导致加载模型时无法正确还原之前的存储形式，从而引发这个错误。
解决方法
要解决这个错误，我们可以尝试以下几个方法：
1. 检查 Pytorch 版本
首先，我们需要确保正在使用的 Pytorch 版本与保存模型时的版本相匹配。可以使用以下代码检查当前安装的 Pytorch 版本：
import torch
print(torch.__version__)
如果版本不匹配，可以尝试升级或降级 Pytorch，以便与保存模型时使用的版本相同。
2. 检查模型保存和加载方式
在保存模型时，我们使用了 torch.save() 方法将模型保存到文件中。而在加载模型时，我们使用 torch.load() 方法从文件中读取模型。确保这两个过程中的参数和方式一致，以免导致存储和加载的数据格式不匹配。
下面是一个保存和加载模型的示例：
# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')
# 加载模型
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
3. 清除 GPU 缓存
如果你正在使用 GPU 运行 Pytorch，并且遇到了这个错误，可以尝试清除 GPU 缓存。使用以下代码可以清除 GPU 缓存：
torch.cuda.empty_cache()
4. 使用 pickle 进行模型加载
如果上述方法都无法解决问题，我们可以尝试使用 pickle 库进行模型加载。pickle 是 Python 提供的一种用于序列化和反序列化对象的库，可以在大多数情况下成功加载模型。
import pickle
# 保存模型
with open('model.pkl', 'wb') as f:
pickle.dump(model, f)
# 加载模型
with open('model.pkl', 'rb') as f:
model = pickle.load(f)
示例
下面通过一个示例来演示如何解决 UnpicklingError: invalid load key, ‘\x0a’ 错误。
假设我们已经训练了一个用于图像分类的卷积神经网络，将模型保存在文件 ‘model.pth’ 中。然后我们尝试加载模型并进行测试：
import torch
import torchvision.models as models
# 加载模型
model = models.resnet18()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))
# 进行测试
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input)
在运行上述代码时，可能会遇到 UnpicklingError: invalid load key, ‘\x0a’ 错误。为了解决这个问题，我们可以先检查 Pytorch 的版本是否与保存模型时的版本匹配，然后尝试清除 GPU 缓存。如果问题仍然存在，我们可以尝试改用 pickle 库进行模型加载：
import torch
import torchvision.models as models
import pickle
# 加载模型
model = models.resnet18()
model.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location=lambda storage, loc: storage))
# 进行测试
input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
output = model(input)
通过使用 pickle 库进行模型加载，我们能够成功解决 UnpicklingError: invalid load key, ‘\x0a’ 错误，使程序正常运行。
总结
本文介绍了 Pytorch 中出现的 UnpicklingError: invalid load key, ‘\x0a’ 错误的原因和解决方法。我们可以通过检查 Pytorch 版本、检查模型保存和加载方式、清除 GPU 缓存以及使用 pickle 库进行模型加载等方式来解决这个问题。同时，我们提供了一些示例帮助读者更好地理解如何解决这个错误。