彻底解决F5-TTS中torch.load安全警告：从原理到实践的完整指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/f5/F5-TTS 为什么会出现torch.load安全警告？
当你在F5-TTS项目中运行推理或训练脚本时，可能会遇到类似以下的警告信息：
UserWarning: torch.load() received a zip file that looks like a TorchScript archive dispatching to legacy_load.
The zip file will be loaded in a backward compatible way, but this support will be removed in a future release.
这是因为PyTorch在版本更新中加强了对模型加载的安全检查。F5-TTS项目中多处使用torch.load()加载模型权重，例如在src/f5_tts/infer/utils_infer.py文件的第205行：
checkpoint = torch.load(ckpt_path, map_location=device, weights_only=True)
安全警告背后的风险
torch.load()函数在加载模型时存在潜在的安全风险，主要包括：
- 恶意代码执行：加载不受信任的模型文件可能导致执行恶意代码
- 数据泄露：模型文件可能包含敏感信息
- 兼容性问题：不同PyTorch版本之间的模型格式差异可能导致加载失败
F5-TTS项目在多个关键位置使用了torch.load()，包括：
- src/f5_tts/eval/utils_eval.py：评估模块加载模型
- src/f5_tts/infer/utils_infer.py：推理模块加载模型
- src/f5_tts/runtime/triton_trtllm/model_repo_f5_tts/f5_tts/1/f5_tts_trtllm.py：Triton服务加载模型
解决方案：使用weights_only=True参数
解决这个警告的最佳实践是在调用torch.load()时添加weights_only=True参数，这将限制PyTorch仅加载模型权重，而不执行任何潜在危险的代码。
修改前的代码
# 不安全的加载方式
checkpoint = torch.load(ckpt_path, map_location=device)
修改后的代码
# 安全的加载方式
checkpoint = torch.load(ckpt_path, map_location=device, weights_only=True)
项目中需要修改的关键文件
以下是F5-TTS项目中所有需要修改的文件及具体位置：
-
评估模块：src/f5_tts/eval/utils_eval.py
# 第385行 state_dict = torch.load(ckpt_dir, weights_only=True, map_location=lambda storage, loc: storage) -
推理模块：src/f5_tts/infer/utils_infer.py
# 第117行 state_dict = torch.load(model_path, map_location="cpu", weights_only=True) # 第205行 checkpoint = torch.load(ckpt_path, map_location=device, weights_only=True) -
Triton服务：src/f5_tts/runtime/triton_trtllm/model_repo_f5_tts/f5_tts/1/f5_tts_trtllm.py
# 第116行 checkpoint = torch.load(ckpt_path, weights_only=True)
验证修改是否生效
修改完成后，运行任意使用模型加载的脚本，例如推理脚本：
python src/f5_tts/infer/infer_cli.py
如果修改正确，你将不再看到关于torch.load()的安全警告。
进一步的安全措施
除了添加weights_only=True参数外，还可以采取以下措施增强模型加载的安全性：
- 验证模型文件哈希值：在加载前检查模型文件的哈希值，确保文件未被篡改
- 使用安全的模型存储位置：将模型文件存储在受保护的位置，限制访问权限
- 定期更新PyTorch：保持PyTorch版本为最新，以获取最新的安全修复
总结
通过在所有torch.load()调用中添加weights_only=True参数，可以有效解决F5-TTS项目中的安全警告，同时提高模型加载过程的安全性。这个简单的修改适用于项目中所有使用torch.load()的位置，包括评估、推理和部署模块。
建议在修改后运行完整的测试套件，确保所有功能正常工作。如有任何问题，可以参考项目的README.md或提交issue寻求帮助。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
