File "C:\Users\86178\miniconda3\envs\yolov8\Lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1744, in _legacy_load magic_number = pickle_module.load(f, **pickle_load_args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ _pickle.UnpicklingError: invalid load key, '\x0d'.这是为什么，怎么解决

### PyTorch 反序列化时 '_pickle.UnpicklingError: invalid load key' 错误分析与解决方案 在使用 PyTorch 进行模型或数据的保存和加载过程中，可能会遇到 `_pickle.UnpicklingError: invalid load key` 的错误。这种错误通常表明文件的内容无法被正确解析为 Pickle 对象，可能是由于文件损坏、不兼容的存储格式或其他原因引起的。 以下是可能的原因及其对应的解决方法： #### 1. 文件损坏或内容不符合预期 如果目标文件在传输或写入过程中发生中断，则可能导致文件内容部分缺失或损坏。这会使得 `pickle.load()` 方法尝试读取无效的数据键值[^1]。 **解决方法**: 确认文件是否完整无损。可以通过重新生成该文件来验证其有效性。例如，在保存阶段确保操作成功完成后再关闭流对象： ```python import torch model = ... # 定义模型结构 torch.save(model.state_dict(), "model.pth") # 正确保存模型参数到磁盘 ``` #### 2. 不匹配的协议版本 Pickle 协议存在多个版本（如 Protocol=0 至最新版），不同版本之间可能存在一定的兼容性问题。当使用的协议版本过高而运行环境支持较低版本时，也可能引发此类异常[^2]。 **解决办法**: 明确指定统一的协议号以减少潜在冲突风险。推荐采用二进制模式并设置合适的协议编号(>=2)，如下所示： ```python with open('data.pkl', 'wb') as f: torch.save(data, f, pickle_protocol=2) # 使用特定协议保存数据 ``` #### 3. 数据源本身存在问题 有时即使文件未受损且协议一致，但如果原始数据并非由标准库函数创建或者含有特殊字符编码等问题同样会造成解码失败的情况出现[^3]^。 **处理方式**: 尝试打印调试信息查看实际输入情况；另外可以考虑先转换成通用格式再导入系统内部表示形式。比如对于图像类资料可借助 PIL 库先行预处理后再传递给后续流程执行进一步计算任务。 #### 4. 加载的是非模型文件 某些情况下开发者试图打开一个根本就不是通过 `torch.save()` 函数导出的对象却仍然调用了相应接口来进行恢复工作就会触发上述提到过的那种类型的报错提示消息[^4]. **修正措施**: 验证所要加载的目标确实是由 PyTorch 提供的功能产生的合法存档文档之后才继续下一步动作。 #### 5. 版本差异影响 最后还有一点需要注意的就是软件包本身的迭代更新也会带来一些细微的变化从而间接导致之前能够正常运作的部分现在变得不可靠起来[^5]. **应对策略**: 如果怀疑是因为升级引起的新旧交替期间所产生的矛盾现象的话不妨试着降级回到先前稳定可用的状态下再次测试一遍看看效果如何变化。 --- ### 示例代码片段展示正确的保存与加载过程 下面给出一段完整的示范程序用于说明怎样安全有效地实现模型权重持久化的整个生命周期管理全过程: ```python # Save model weights correctly with specified protocol version. def save_model_weights(file_path, model): try: state_dict = model.state_dict() with open(file_path, 'wb') as file_handle: torch.save(state_dict, file_handle, pickle_protocol=2) print(f"Model saved successfully at {file_path}.") except Exception as e: raise RuntimeError("Failed to save the model.") from e # Load pre-trained model weights safely while handling exceptions gracefully. def load_model_weights(file_path, model): try: with open(file_path, 'rb') as file_handle: loaded_state_dict = torch.load(file_handle, map_location=torch.device('cpu')) model.load_state_dict(loaded_state_dict) print(f"Weights loaded into model from {file_path}!") except FileNotFoundError: print("The provided path does not exist.") except _pickle.UnpicklingError: print("Corrupted or incompatible data found during loading process.") except KeyError: print("Mismatch between current architecture and stored parameters detected.") ``` ---