``` weights_dict = torch.load("./fcn_resnet50_coco.pth", map_location='cpu')```D:\pytorch\envs\pytorch2.2.2\python.exe C:\Users\fufu\Desktop\pytorch_segmentation\fcn\train.py C:\Users\fufu\Desktop\pytorch_segmentation\fcn\train.py:55: 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. weights_dict = torch.load("./fcn_resnet50_coco.pth", map_location='cpu') Traceback (most recent call last): File "C:\Users\fufu\Desktop\pytorch_segmentation\fcn\train.py", line 205, in <module> main(args) File "C:\Users\fufu\Desktop\pytorch_segmentation\fcn\train.py", line 107, in main model = create_model(aux=args.aux, num_classes=num_classes) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\fufu\Desktop\pytorch_segmentation\fcn\train.py", line 55, in create_model weights_dict = torch.load("./fcn_resnet50_coco.pth", map_location='cpu') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\pytorch\envs\pytorch2.2.2\Lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1319, in load with _open_file_like(f, "rb") as opened_file: ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\pytorch\envs\pytorch2.2.2\Lib\site-packages\torch\serialization.py", line 659, in _open_file_like return _open_file(name_or_buffer, mode) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\pytorch\envs\pytorch2.2.2\Lib\site-packages\torch\serialization.py", line 640, in __init__ super().__init__(open(name, mode)) ^^^^^^^^^^^^^^^^ FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: './fcn_resnet50_coco.pth'

<think>嗯，用户遇到了一个错误，需要帮助解决。首先看看错误信息，有两个主要问题：一个是FutureWarning关于torch.load的weights_only参数，另一个是FileNotFoundError找不到fcn_resnet50_coco.pth文件。 先处理FileNotFoundError。用户运行的是train.py，在加载预训练权重时路径是"./fcn_resnet50_coco.pth"，也就是当前工作目录下的文件。但实际文件可能不在那里，需要确认路径是否正确。用户可能把权重文件放在不同的目录下，比如项目根目录或者某个子目录，需要检查路径是否正确，或者是否下载了该文件。 然后是FutureWarning，PyTorch在未来的版本会将weights_only的默认值改为True，这会影响加载模型的方式。用户现在使用的是默认的weights_only=False，可能存在安全风险。建议用户显式设置weights_only=True，但如果模型中有自定义对象，可能需要调整代码允许这些对象。不过用户当前的错误是文件不存在，所以先解决路径问题。 接下来，需要指导用户如何正确设置文件路径。比如，建议使用绝对路径，或者检查文件是否存在于指定位置。同时，提醒用户下载预训练权重文件，并确认文件名是否正确。如果用户路径正确，可能文件没下载，需要提供下载链接或方法。 另外，用户可能是在不同环境下运行代码，比如工作目录不是脚本所在目录，导致相对路径错误。这时候建议用户使用os.path模块来构建正确的路径，比如os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'fcn_resnet50_coco.pth')，以确保路径正确。 最后，关于weights_only的警告，用户可能在解决文件路径问题后才会遇到，所以需要分步骤解决。先确保文件存在，路径正确，然后处理警告的问题，建议用户将torch.load的参数改为weights_only=True，如果出现错误再处理允许的对象。</think>您遇到的错误包含两个核心问题，我将分步骤为您分析解决： $\textbf{一、文件路径错误分析（FileNotFoundError）}$ 1. $\textbf{错误原因}$：`"./fcn_resnet50_coco.pth"` 表示在当前工作目录下查找预训练权重文件，但系统提示文件不存在 2. $\textbf{解决方案}$： - 确认预训练权重文件是否已下载到指定路径 - 建议使用绝对路径更可靠： ```python weights_path = "C:/Users/fufu/Desktop/pytorch_segmentation/fcn/fcn_resnet50_coco.pth" weights_dict = torch.load(weights_path, map_location='cpu', weights_only=True) ``` - 通过代码检查文件是否存在： ```python import os if not os.path.exists(weights_path): raise FileNotFoundError(f"预训练权重文件未找到，请检查路径: {weights_path}") ``` $\textbf{二、安全警告处理（weights_only参数）}$ 1. $\textbf{警告解读}$：PyTorch 1.14+ 版本开始加强安全限制 2. $\textbf{推荐修改}$： ```python weights_dict = torch.load(..., weights_only=True) # 显式设置安全模式 ``` 3. $\textbf{注意事项}$： - 若设置`weights_only=True`后出现`pickle.UnpicklingError`，说明权重文件包含不可信对象 - 此时需保持`weights_only=False`，但要确保文件来源可信 $\textbf{三、完整解决方案步骤}$ 1. 从官方渠道获取预训练权重： ```bash wget https://download.pytorch.org/models/fcn_resnet50_coco-1167a1af.pth ``` 2. 修改路径为实际存储位置： ```python # 使用跨平台路径拼接 import os base_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) # 获取脚本所在目录 weights_path = os.path.join(base_dir, "fcn_resnet50_coco.pth") ``` 3. 添加文件存在性检查： ```python assert os.path.isfile(weights_path), f"权重文件缺失: {weights_path}" ``` $\textbf{四、附加建议}$ 1. 推荐使用PyTorch官方预训练模型加载方式： ```python from torchvision.models.segmentation import fcn_resnet50 model = fcn_resnet50(pretrained=True) ``` 2. 若需自定义加载，建议使用新的安全API： ```python with open(weights_path, 'rb') as f: weights_dict = torch.load(f, weights_only=True) ``` $\textbf{五、路径问题验证方法}$ 在代码中添加调试语句： ```python print(f"当前工作目录: {os.getcwd()}") print(f"尝试加载的权重路径: {os.path.abspath(weights_path)}") ``` 通过上述步骤应能解决文件路径和安全性警告问题。如仍存在问题，请提供文件目录结构截图以便进一步分析。