Piper语音合成项目中PyTorch权重加载问题的解决方案

问题背景

在Piper语音合成项目使用过程中，部分用户遇到了PyTorch模型权重加载失败的问题。该问题主要出现在PyTorch 2.6及以上版本中，系统会抛出_pickle.UnpicklingError异常，提示权重加载失败。错误信息明确指出这是由于PyTorch 2.6版本将torch.load函数的weights_only参数默认值从False改为True所导致的。

问题分析

PyTorch 2.6版本引入的安全机制会对加载的模型文件进行更严格的检查。当遇到包含pathlib.PosixPath等非默认允许的全局对象时，系统会拒绝加载。这是PyTorch团队为防范潜在安全风险（如恶意代码执行）而采取的措施。

错误信息中给出了两个解决方案：

1. 使用weights_only=False参数加载（需确保模型来源可信）
2. 通过torch.serialization.add_safe_globals将特定类加入白名单

解决方案

方案一：降级PyTorch版本（推荐）

对于大多数用户，特别是使用NVIDIA RTX 4050等较新显卡的用户，可以降级到PyTorch 2.0系列版本：

pip install torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio==2.0.1

方案二：修改加载参数（需谨慎）

如果必须使用PyTorch 2.6+版本，可以显式设置weights_only=False：

model = torch.load(model_path, weights_only=False)

但需注意：此操作可能执行模型中的任意代码，仅适用于完全信任的模型来源。

方案三：添加安全全局变量

对于高级用户，可以按照错误提示将PosixPath加入安全全局变量：

from pathlib import PosixPath
torch.serialization.add_safe_globals([PosixPath])
model = torch.load(model_path)

注意事项

1. 对于RTX 5080等需要CUDA 12.8支持的新显卡，降级方案可能不适用，建议优先考虑方案三
2. 从不可信来源获取的模型文件存在安全风险，建议始终验证模型来源
3. 长期解决方案是等待Piper项目更新其模型存储格式以兼容PyTorch 2.6+的安全要求

技术延伸

PyTorch引入weights_only机制是为了防范"pickle炸弹"攻击，这种攻击可能通过精心构造的模型文件执行任意代码。开发者应理解：

• 模型序列化安全是深度学习部署中的重要环节
• 生产环境中建议使用weights_only=True并配合模型签名验证
• 社区正在推动更安全的模型交换格式（如ONNX、TorchScript）

通过理解这些底层机制，用户可以更安全地使用Piper等语音合成项目，并在性能与安全之间做出合理权衡。