yolo UnpicklingError: Weights only load failed. This file can still be loaded, to do so you have two options,

### 解决 YOLO 模型加载权重时出现的 `_pickle.UnpicklingError` 错误 当遇到 `STACK_GLOBAL requires str` 或者 `invalid load key, '\x00'` 这样的错误提示时，通常意味着反序列化过程中遇到了不兼容的数据格式或者文件损坏等问题[^1]。 #### 可能的原因分析： - 文件路径配置不当可能导致读取到的是空文件或者是其他类型的二进制数据而非预期中的模型参数文件。 - 版本差异也可能引发此类问题。如果训练环境与推理环境中使用的 Python 版本不同，则可能会因为 Pickle 序列化的版本差异而导致无法正常解析对象。 - 下载过程可能存在问题，比如网络中断造成下载未完成或部分丢失的情况，这会使得最终保存下来的文件不是完整的模型权重文件[^3]。 #### 推荐解决方案： 为了确保能够成功加载预训练好的YOLOv3权重，在执行以下操作前建议先确认本地工作目录结构正确无误，并且所有依赖库均已安装完毕。 ##### 验证并重新获取官方发布的权重文件 由于提到是从特定网址下载 yolov3.weights 和 yolov3-tiny.weights 文件，因此可以考虑再次尝试从原始链接下载这些资源以排除因初次下载异常而引起的潜在问题[^4]: ```bash cd detector/YOLOv3/weight/ rm -f yolov3*.weights # 清除旧版权重文件 wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights ``` ##### 使用正确的解压方式处理 .weights 文件 注意 `.weights` 并不是一个可以直接被Python解释器直接load的对象；而是Darknet框架特有的二进制格式。对于基于PyTorch或其他深度学习平台实现的YOLO变体来说，往往需要通过专门的方法来转换这种格式为适合当前架构使用的张量形式。具体做法取决于所采用的具体代码仓库及其文档说明。 ##### 更新 joblib 和 cloudpickle 的版本 考虑到该问题是发生在调用 `joblib.load()` 函数期间发生的，更新这两个包至最新稳定版本有助于修复已知漏洞以及提高向前向后的兼容性: ```shell pip install --upgrade joblib cloudpickle ``` ##### 修改加载逻辑适应新版本要求 某些情况下，较新的 PyTorch 版本不再支持直接使用 pickle 加载非字符串全局名称的操作。此时应该调整源码中涉及此功能的部分，使其符合现代标准的要求。例如修改成如下所示的形式[^2]: ```python import torch def load_weights(model, weights_file): with open(weights_file, 'rb') as f: header = np.fromfile(f, dtype=np.int32, count=5) # First five are major_version, minor_version, subversion, seen_images, _ body = bytearray(f.read()) ptr = 0 for i in range(len(model.module_list)): module_type = model.module_defs[i]['type'] if module_type == "convolutional": conv_layer = model.module_list[i][0] if isinstance(conv_layer, nn.Conv2d): filters = int(module_def['filters']) size = int(module_def['size']) bias = True if 'batch_normalize' not in module_def else False num_biases = 2 * filters if bias else filters biases = torch.FloatTensor(np.frombuffer(body, dtype=np.float32, offset=ptr, count=num_biases)) ptr += num_biases * 4 weight_size = (int(size), int(size), prev_filters, filters) weights = torch.FloatTensor(np.frombuffer(body, dtype=np.float32, offset=ptr, count=int(np.product(weight_size)))) ptr += int(np.product(weight_size)) * 4 weights = weights.view_as(conv_layer.weight.data).clone() conv_layer.bias.data.copy_(biases[:filters]) conv_layer.weight.data.copy_(weights) return model ``` 上述方法涵盖了针对 `_pickle.UnpicklingError` 常见原因及对应措施的一些建议。希望可以帮助解决问题！