2024年5月7日发(作者：)

当使用LibTorch加载模型时遇到错误，可能涉及多种情况。以下是一些常见问

题和相应的详细分析：

1. 模型与设备不匹配

•

如果您的模型是在GPU上训练并且存储时包含了CUDA张量，但在加载

模型时使用的LibTorch版本是仅支持CPU的，则会抛出错误。确保您

的LibTorch库与用于训练模型的环境一致（即都是CPU版或GPU

版）。

Cpp

//

加载模型时指定设备

if (cuda_is_available()) {

device = torch::kCUDA;

} else {

device = torch::kCPU;

}

torch::jit::script::Module module;

try {

module = torch::jit::load(model_path, torch::Device(device));

} catch (const c10::Error& e) {

std::cerr << "Error loading the model: " << ();

}

2. 模型文件不存在或损坏

•

检查模型路径是否正确，并且模型文件是否完整无损。如果文件在传输

或保存过程中出现问题，可能会导致加载失败。

3. 模型格式不兼容

•

如果您尝试加载一个非ScriptModule或非序列化的 TorchScript 模型，

或者是一个PyTorch原始权重文件（

.pth

或

.pt

），而没有经

过

或

转换，则会出错。确保加载的是

与LibTorch兼容的 TorchScript 模型。

Cpp

//

对于

TorchScript

模型

torch::jit::script::Module module =

torch::jit::load(model_file);

//

对于非

ScriptModule

，可能需要先将模型转换为

TorchScript

//

在

Python

中：

traced_model = (model, example_input)

traced_("traced_")

4. 依赖项缺失

•

如果模型使用了自定义层或其他特殊操作，确保这些操作在C++端也有

对应的实现，并且在加载前已经注册。

5. 版本不兼容

•

PyTorch和LibTorch版本之间的不兼容也可能导致加载失败。确保您使

用的LibTorch版本能够解析和执行由训练模型所用PyTorch版本生成的

模型文件。

6. 内存分配问题

•

如果模型非常大，加载时可能会因为内存不足而报错。请检查系统的可

用内存，并确保有足够的空间来容纳模型。

7. 数据类型不匹配

•

检查模型中张量的数据类型是否与加载环境中默认的数据类型相符。如

果不符，需要在加载后对模型做适当的类型转换。

8. 多进程安全问题

在多线程或多进程中加载模型时，如果没有正确的同步机制，可能会出

现错误。确保模型加载过程是线程安全的。

通过捕获并分析具体的错误信息，通常可以定位到更具体的加载失败原因。例

如，查看错误堆栈，查找类似于

c10::Error

或

std::runtime_error

这样的异常

消息，它们通常会包含有关问题的更多线索。

•