pytorch 在加载模型时出现的错误

最新推荐文章于 2025-06-25 19:01:03 发布
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#pytorch #导入模型

本文探讨了在PyTorch中遇到的常见问题：在跨项目导入模型时出现的AttributeError。文章深入分析了错误原因，指出这与模型序列化绑定到特定类及目录结构有关，并提供了解决方案——在新项目中加入模型定义代码。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在训练完后，在另一个.py中想导入模型进行使用。导入之后出现这样的错误：
pytorch AttributeError: Can’t get attribute ‘Net1’ on <module ‘main’>
在这里插入图片描述
网上有很多原因， 有一部分是说多线程。 但经过查看文档，这种情况不属于多线程的问题。 是因为在保存模型时pytorch保存整个模型的序列化数据绑定到特定类以及保存模型时使用的确切目录结构。 所以当你在另一个项目中导入会发生错误，或者中断。
解决的方式很简单，就是将声明模型的class的部分代码或者你模型定义的代码加进新的项目中，这样就可以正常加载使用了。

Pytorch详解-模型保存与加载、Finetune 模型微调、GPU使用、nvidia-smi详解、TorchEnsemble 模型集成库、torchmetrics 模型评估指标库
算法工程师
09-17 1492
Pytorch详解-模型保存与加载、Finetune 模型微调、GPU使用、nvidia-smi详解、TorchEnsemble 模型集成库、torchmetrics 模型评估指标库
【PyTorch】AttributeError: Can't get attribute 'BCNN'
ncc1995的博客
08-13 8620
错误：AttributeError: Can't get attribute 'BCNN' on <module '__main__' from ' 今天在服务器上训练好一个网络，用torch.save(model, 'net.pkl')将模型和参数一并保存了起来，方便在自己电脑上测试。 把保存的模型下载下来进行测试的时候发现报了上述错误。 原来保存下来的模型和参数不能在没有类定义时直...
pytorch加载模型时报错：AttributeError: Can‘t get attribute ‘MobileNet‘ on 「module ‘__main__‘
booklijian的专栏
07-07 1万+
在使用pytorch加载模型时(具体命令为：torch.load("xxxxx.ckpt"),报错如下： D:\Python36\python.exe model2android.py Traceback (most recent call last): File "model2android.py", line 3, in <module> model=torch.load("MobileNetv2.cpkt") File "D:\Python36\lib\site-pac
【PyTorch】保存和加载模型
静谧、淡雅
06-25 1081
■state_dict ■用于推理的保存和加载模型 ■保存和加载用于推断和/或恢复训练的一般检查点(Checkpoint) ■将多个模型保存在一个文件中 ■使用来自不同模型的参数进行暖启动(Warmstarting)模型 ■跨设备保存和加载模型 ■保存torch.nn.DataParallel模型
pytorch加载模型时报错 AttributeError: Can‘t get attribute ‘CNN‘ on ＜module ‘__main__‘＞
BrightHao_zi的博客
02-03 6525
pytorch加载训练好的模型时报错： 解决方法：在加载模型的这个文件中，将模型的定义代码复制过来。 参考博客：pytorch 在加载模型时出现的错误
解决pytouch导入模型torch.load报错：AttributeError: Can‘t get attribute ‘XXX‘ on ＜module ‘__main__‘ from XXX＞
levelina的博客
01-02 1507
解决办法：在torch.load（）之前，加入你定义的模型的CLASS，也就是把训练模型时的定义的模型的类复制到torch.load（）之前。
pytorch加载模型出现错误
qq_53968319的博客
05-09 957
（大家看了后面可能会理解我为啥这样说，因为我另起了一个文件但我没有注意到这个问题）关于上图标的红色的那个解决方案，完全不建议使用，很拉跨​！这几行的代码就是在加载你的pth​。我们可以看到在第21行的那个Network，这个Network指的是你pth1的Network，所以当你在加载你的pth2时，会出现参数不匹配的情况！我在把我修改的模型训练完了之后，用了原来的的模型​进行加载。，那么当你用你的测试脚本去测试你训练的模型效果是否好时，只有pth1能正常加载进去，而pth2​或许大概率是会出错的。
pytorch 使用加载训练好的模型做inference
09-17
`k.replace('module.', '')`这行代码是为了防止使用`torch.nn.DataParallel`训练的模型在加载时出现错误，特别是当模型是从多GPU环境迁移到单GPU或CPU环境时。 ### 步骤三：设置模型为推理模式 在推理之前，还需要...
关于pytorch加载模型报错问题
u011489887的专栏
05-25 530
加载模型后查看对应参数是什么。
解决Pytorch 加载训练好的模型 遇到的error问题
09-18
例如，如果在加载模型时，错误地将类名写错大小写，就会遇到“没有属性xxx”的错误信息。这通常意味着尝试访问的对象在当前命名空间中并不存在。此时，检查模型类名是否正确，以及该类是否已正确导入当前脚本是解决...
Pytorch中torch.load()中出现AttributeError: Can‘t get attribute
wangchaoxjtu的专栏
05-17 4574
Pytorch中torch.load()中出现AttributeError: Can't get attribute 原因：保存下来的模型和参数不能在没有类定义时直接使用。 Pytorch使用Pickle来处理保存/加载模型，这个问题实际上是Pickle的问题，而不是Pytorch。 解决方法也非常简单，只需显式地导入类定义。即将包含类定义的文件复制粘贴到与要运行的文件同一文件夹下，再import Class！ 但是，在实际过程中，我们采取import Class的方法没起到作用，而直接在要运行的文
pytorch从ubuntu16.04到win7的迁移（解决）
qq_36401512的博客
05-27 558
ps：最近很崩溃，应要求部署要从linux转到win7下。我遇到了关于pytorch两个大问题：windows导致pytorch版本的变换和顺带改变的python版本。 先来看先我安装两个pytorch版本代码的不同：(不管cu版本) 1）.pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.3.0-cp27-cp27mu-linu...
Pytorch加载模型的问题及解决方法
程序员深度学习
12-14 7347
1. 简单的模型加载 一般来说，保存模型是把参数全部用model.cpu().state_dict(), 然后加载模型时一般用 model.load_state_dict(torch.load(model_path))。 值得注意的是：torch.load 返回的是一个 OrderedDict. import torch import torch.nn as nn class Net_old(...
解决pytorch导入模型报错：AttributeError: Can‘t get attribute ‘XXX‘ on ＜module ‘__main__‘ from YYY＞
MuMengSunny
07-07 1万+
pytorch导入模型权重报错
AttributeError: Can‘t get attribute ‘LeNet‘ on ＜module ‘__main__‘ from（pytorch加载模型报错）
weixin_43690520的博客
01-11 3492
AttributeError: Can’t get attribute ‘LeNet’ on <module ‘main’ from
使用torch.load时，出现错误：Can‘t get attribute ‘Net‘ on module ‘__main__‘
Genius_in_tears的博客
07-18 694
【代码】使用torch.load时，出现错误：Can‘t get attribute ‘Net‘ on module ‘__main__‘
AttributeError: Can‘t get attribute ‘xxx‘ on ＜module ‘__main__‘ from ‘xxx‘
热门推荐
qq_42940160的博客
09-25 1万+
AttributeError: Can’t get attribute ‘xxx’ on <module ‘main’ from ‘xxx’ 另一种可能的解决办法 问题重述：我在学习pytorch时，跟着网课学到使用pickle模块序列化Word2Seq类，并将该类序列化保存在ws.pkl文件中。然后我又创建了lib.py文件使用下面代码反序列化ws.pkl时出现了该问题。 ws = pickle.load(open('ws.pkl', 'rb')) 先说明第一种解决办法（该方法并不总是有效）：
AttributeError: Can‘t get attribute ‘f‘ on ＜module ‘__main__‘＞解决方案
weixin_43178406的博客
04-02 1万+
本文主要介绍了AttributeError: Can’t get attribute ‘f’ on failed解决方案，希望能对学习Python的同学们有所帮助。 文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案
PyTorch 模型加载时出现 UnpicklingError 如何解决？
最新发布
07-04
<think>我们正在解决PyTorch模型加载时出现的UnpicklingError错误。这个错误通常发生在尝试加载模型文件（通常是.pth或.pt文件）时，可能是由于文件损坏、不兼容的PyTorch版本、或者模型保存和加载的环境不一致等原因导致的。根据引用[2]中提到的PyTorch模型保存和加载，我们可以尝试以下步骤来修复：###1.检查PyTorch版本确保保存模型和加载模型时使用的PyTorch版本相同。不同版本的PyTorch可能导致序列化格式不兼容。 ###2.检查模型文件是否完整模型文件可能下载不完整或损坏。可以尝试重新下载模型文件，或者检查文件的MD5/SHA256哈希值是否与原始文件一致。###3.使用相同的环境如果模型是在特定的环境（如特定的操作系统、Python版本、CUDA版本）下保存的，尝试在相同的环境下加载。###4.尝试不同的加载方式有时，使用不同的加载方式可以避免错误。例如，如果之前使用`torch.load()`直接加载，可以尝试先加载到CPU，或者使用`map_location`参数指定设备。 ```python#尝试加载到CPUmodel= torch.load('model.pth',map_location=torch.device('cpu'))``` ###5.检查自定义类如果模型包含自定义的类（例如，在定义模型时使用了用户自定义的类），确保在加载模型之前，这些类的定义已经存在。否则，Python无法反序列化这些对象。 ###6.使用严格的加载在PyTorch1.6及以后版本，`torch.load`有一个`strict`参数，可以设置为`False`来忽略不匹配的键（例如，当模型结构有轻微变化时）。但注意，这可能导致模型部分参数未加载。```pythonmodel= YourModelClass(*args,**kwargs) model.load_state_dict(torch.load('model.pth'),strict=False) ```###7.查看错误详情错误信息通常会提供更多线索，比如哪个模块在反序列化时出错。根据错误信息，可以进一步定位问题。 ###8.使用H5py或其他格式中转如果上述方法都不行，可以考虑将模型参数保存为其他格式（如HDF5），然后再加载。但这种方法需要手动将每一层的参数读取出来并赋值。###9.联系模型提供者如果模型是从第三方获取的，可以联系提供者确认模型文件是否正常，以及保存的环境。###示例代码以下是一个加载模型时使用`map_location`的示例： ```pythonimport torch#定义模型结构（必须与保存的模型一致） model= ...#你的模型定义try:#尝试加载到CPUmodel.load_state_dict(torch.load('model.pth', map_location='cpu'))print("模型加载成功！")except Exceptionas e:print(f"加载模型时出错: {e}")``` 如果错误是由于自定义类缺失引起的，那么需要先导入定义这些类的模块。###相关问题1.如何检查PyTorch模型的版本兼容性？2.如何避免PyTorch模型加载时的环境依赖问题？3.在模型加载时，`map_location`参数有哪些用法？ 4.如何将PyTorch模型转换为其他格式（如ONNX）以避免加载问题？5.如何修复由于模型结构变化导致的加载错误？ 希望这些步骤能帮助你解决UnpicklingError问题。如果问题仍然存在，请提供详细的错误信息以便进一步分析。</think>### PyTorch模型加载UnpicklingError解决方法 当PyTorch模型加载出现`UnpicklingError`时，通常是由于以下原因导致的： #### 1. **PyTorch版本不兼容** ```python # 解决方案：检查保存和加载环境的版本一致性 import torch print("保存环境版本:", torch.__version__) # 需与加载环境一致 ``` #### 2. **文件损坏或不完整** ```python # 解决方案：验证文件完整性 import hashlib def check_file_hash(file_path, original_hash): with open(file_path, "rb") as f: file_hash = hashlib.md5(f.read()).hexdigest() return file_hash == original_hash ``` #### 3. **自定义类未定义**（最常见原因） ```python # 错误示例：加载时缺少原始类定义 # UnpicklingError: Can't get attribute 'CustomModel' on <module '__main__'> # 解决方案：在加载前重新定义相同类结构 class CustomModel(nn.Module): # 必须与保存时完全一致 def __init__(self): super().__init__() self.layer = nn.Linear(10, 5) def forward(self, x): return self.layer(x) model = torch.load('model.pth') # 此时可正常加载 ``` #### 4. **设备不匹配问题** ```python # 解决方案：使用map_location参数 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 方法1：自动映射到当前设备 model = torch.load('model.pth', map_location=device) # 方法2：强制加载到CPU model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu')) ``` #### 5. **安全反序列化**（PyTorch 1.6+） ```python # 解决方案：禁用安全加载（仅信任来源可靠时使用） model = torch.load('model.pth', pickle_module=pickle, map_location=device) ``` #### 6. **模型结构变更** ```python # 解决方案：仅加载兼容参数 model = CustomModel() pretrained_dict = torch.load('model.pth') model_dict = model.state_dict() # 过滤不匹配的键 pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict} model_dict.update(pretrained_dict) model.load_state_dict(model_dict) ``` #### 最佳实践建议： 1. 保存时使用`torch.save(model.state_dict(), ...)`而非完整模型 2. 记录模型保存时的PyTorch版本和Python版本 3. 对于自定义模型，始终保留类定义代码 4. 大型模型使用分块保存： ```python # 保存 torch.save({'layer1': model.layer1.state_dict(), 'layer2': model.layer2.state_dict()}, 'model.pth') # 加载 checkpoint = torch.load('model.pth') model.layer1.load_state_dict(checkpoint['layer1']) model.layer2.load_state_dict(checkpoint['layer2']) ``` > 引用说明：模型加载设备映射方法参考了PyTorch官方文档最佳实践[^2]，哈希验证方法借鉴了文件完整性检查通用方案[^1]。 ### 相关问题 1. 如何安全地在不同PyTorch版本间迁移模型？ 2. PyTorch模型保存时`.pt`和`.pth`扩展名有何区别？ 3. 如何修复模型加载时的`AttributeError`？ 4. 为什么GPU训练的模型无法直接加载到CPU环境？ 5. Hugging Face模型加载出现UnpicklingError如何解决？[^3]
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