C:\Users\86159\anaconda3\envs\pytorch\Lib\site-packages\thinc\shims\pytorch.py:261: FutureWarning: You are using `torch.load` with `weights_only=False` (the current default value), which uses the default pickle module implicitly. It is possible to construct malicious pickle data which will execute arbitrary code during unpickling (See https://github.com/pytorch/pytorch/blob/main/SECURITY.md#untrusted-models for more details). In a future release, the default value for `weights_only` will be flipped to `True`. This limits the functions that could be executed during unpickling. Arbitrary objects will no longer be allowed to be loaded via this mode unless they are explicitly allowlisted by the user via `torch.serialization.add_safe_globals`. We recommend you start setting `weights_only=True` for any use case where you don't have full control of the loaded file. Please open an issue on GitHub for any issues related to this experimental feature. model.load_state_dict(torch.load(filelike, map_location=device)) Traceback (most recent call last): File "C:\Users\86159\Desktop\Learn_pytorch\train.py", line 41, in <module> train() File "C:\Users\86159\Desktop\Learn_pytorch\train.py", line 24, in train for batch in train_loader: File "C:\Users\86159\anaconda3\envs\pytorch\Lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 701, in __next__ data = self._next_data() ^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\86159\anaconda3\envs\pytorch\Lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 757, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\86159\anaconda3\envs\pytorch\Lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 52, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\86159\anaconda3\envs\pytorch\Lib\site-packages\torch\utils\data\_uti

<think>嗯，用户的问题是关于如何处理PyTorch中的FutureWarning以及训练时数据加载导致的崩溃。首先，我需要理清这两个问题的具体原因和解决方法。 关于FutureWarning，可能和torch.load函数有关。记得PyTorch在版本更新时可能会有API的变化，比如参数名称的改变或者某些功能的弃用。比如，用户可能在加载模型时使用了旧的参数，比如map_location参数的位置可能不对，或者需要指定其他参数。这时候应该检查警告信息中的具体内容，看看是哪个部分触发了警告。通常，FutureWarning提示未来的版本中某个用法会被弃用，建议现在进行修改。例如，如果警告提到map_location应该通过torch.device来指定，而不是字符串，那么用户需要将原来的参数调整成使用device对象的形式。另外，可能还需要检查模型加载时的存储路径是否正确，是否有权限问题，或者文件是否损坏，但这些可能更多是导致错误而非警告。 然后是训练过程中train_loader导致的崩溃。这可能有多种原因。首先，用户的数据加载部分是否正确？比如，DataLoader的参数设置是否有误，比如batch_size是否合理，num_workers是否过多导致内存问题。另外，数据预处理部分是否有问题，比如转换后的张量形状是否正确，是否包含无法处理的数据类型。例如，如果数据中包含None或者非数值数据，可能会导致在转换为张量时出错。此外，在多进程数据加载时（num_workers > 0），如果主进程和子进程之间有资源冲突，或者某些库不支持多进程（比如在Windows上使用spawn方法时），也可能导致死锁或崩溃。这时候可以尝试将num_workers设为0，排除多进程的问题。 另外，用户提到的DALIGenericIterator可能与NVIDIA DALI库相关，可能在数据迭代后没有正确调用reset方法，导致下一轮训练时数据无法重新加载，从而引发错误。例如，代码中的loader.reset()是否在每次epoch开始时被正确调用？或者是否在循环结束后没有正确处理数据加载器的状态？ 再来看用户提供的引用内容，引用[1]中提到了DALIGenericIterator的使用，循环结束后调用loader.reset()，这可能是必要的步骤。而引用[2]和[3]则涉及PyTorch的标准DataLoader的使用，可能用户的问题出现在自定义的数据管道或者DALI集成时。例如，如果在使用DALI的数据加载器时，没有正确处理数据的结束条件，或者在多epoch训练中没有正确重置迭代器，可能导致崩溃。需要检查代码中是否正确处理了数据加载器的生命周期，特别是在每个epoch结束后是否调用了reset()。 可能的解决步骤包括： 1. 处理FutureWarning：根据警告信息调整torch.load的参数，比如使用map_location=torch.device('cuda')而不是字符串'cuda:0'，或者指定新的参数如weights_name、weights_only等，如果适用的话。 2. 检查数据加载部分：确保DataLoader或DALI的迭代器正确配置，比如batch_size是否合适，数据集是否正确初始化，数据转换是否没有错误。 3. 检查多进程设置：如果使用num_workers>0，尝试减少或设为0，看是否问题消失，以确定是否是子进程的问题。 4. 确保正确重置迭代器：在使用自定义迭代器如DALIGenericIterator时，每个epoch后调用reset()方法，如引用[1]中的示例所示。 5. 数据验证：检查数据集中是否存在损坏的文件或无法处理的样本，确保所有数据在加载时都能正确转换为张量。 6. 更新PyTorch和相关库：确保使用的库版本兼容，已安装最新补丁，可能修复了已知的bug。 另外，用户可能需要检查错误信息的完整堆栈跟踪，以确定崩溃发生的具体位置。例如，在数据加载过程中，是否在某个特定的批次或数据样本上出错，或者是否在将数据转移到GPU时发生内存不足等问题。例如，数据加载后的张量形状是否与模型输入匹配，标签是否被正确转换为cuda张量，如引用[1]中的y = data[0]["labels"].cuda()是否正确处理。 总结来说，处理这两个问题需要分步骤排查，先解决警告问题以避免未来版本的不兼容，然后检查数据加载的每个环节，确保配置正确、数据无误，并正确处理迭代器的状态。</think>### 处理 PyTorch 中 `torch.load` 的 FutureWarning 及 `train_loader` 崩溃问题 #### 一、解决 `torch.load` 的 FutureWarning **问题原因**： 该警告通常由 PyTorch 版本升级导致接口参数变更引起。例如，旧版本中 `map_location` 参数可能接受字符串格式（如 `'cuda:0'`），而新版本推荐使用 `torch.device` 对象[^3]。 **解决方法**： 1. **明确指定设备对象**： 将 `map_location` 参数替换为 `torch.device` 类型： ```python model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cuda')) ``` 2. **检查参数兼容性**： 若涉及模型权重加载，添加 `weights_only=True` 参数（适用于 PyTorch 1.10+）： ```python model = torch.load('model.pth', weights_only=True) ``` 3. **更新 PyTorch 版本**： 使用 `pip install --upgrade torch` 确保版本兼容性。 --- #### 二、修复 `train_loader` 数据加载崩溃 **可能原因及解决方案**： 1. **多进程数据加载问题** - **现象**：`num_workers > 0` 时程序卡死或崩溃。 - **解决**： - 将 `num_workers` 设为 `0`（牺牲性能换稳定性）： ```python train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=64, num_workers=0) ``` - 检查代码是否包含非线程安全操作（如全局变量操作）。 2. **数据集未正确重置** - **现象**：使用 `DALIGenericIterator` 时未调用 `reset()` 导致下一轮训练崩溃[^1]。 - **解决**： 在每个 epoch 结束后手动重置数据加载器： ```python for epoch in range(epochs): for data in train_loader: # 训练代码 train_loader.reset() # 重置迭代器状态 ``` 3. **数据格式不匹配** - **现象**：张量形状或数据类型与模型输入不兼容。 - **解决**： 添加数据验证步骤： ```python for x, y in train_loader: assert x.dtype == torch.float32, "输入数据类型错误" assert y.shape == (batch_size,), "标签形状错误" ``` 4. **显存不足导致崩溃** - **现象**：`CUDA out of memory` 错误。 - **解决**： - 减少 `batch_size`。 - 使用 `torch.cuda.empty_cache()` 手动释放显存。 --- #### 三、完整代码示例 ```python import torch from torch.utils.data import DataLoader # 修复 torch.load 警告 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = torch.load('model.pth', map_location=device, weights_only=True) # 安全配置 DataLoader dataset = MNIST('./data', transform=ToTensor()) train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=0) for epoch in range(epochs): for x, y in train_loader: x, y = x.to(device), y.to(device) # 训练代码 # 若使用 DALIGenericIterator，需在此处调用 reset() ``` ---