PyTorch教程中模型加载参数错误的技术解析

在PyTorch教程的模型保存与加载示例代码中，存在一个值得开发者注意的参数传递错误问题。这个问题涉及到PyTorch模型序列化与反序列化过程中的关键参数使用方式。

问题本质

教程代码中错误地将weights_only参数传递给了model.load_state_dict()方法，而实际上这个参数应该是torch.load()函数的参数。这是一个典型的API使用错误，可能会误导初学者对PyTorch模型加载机制的理解。

技术背景

PyTorch提供了两种主要的模型序列化方式：

1. 完整模型序列化：使用torch.save()直接保存整个模型对象
2. 状态字典序列化：只保存模型的state_dict()，包含模型的可学习参数

在加载模型时，torch.load()函数确实有一个weights_only参数，这个布尔参数用于安全地加载不包含可执行代码的模型文件。当设置为True时，PyTorch会确保加载的文件只包含张量数据，而不包含任何可能不安全的Python代码。

正确用法

正确的模型加载流程应该是：

# 加载状态字典时
model = TheModelClass(*args, **kwargs)
state_dict = torch.load(PATH, weights_only=True)  # weights_only参数在这里使用
model.load_state_dict(state_dict)

# 加载完整模型时
model = torch.load(PATH, weights_only=True)  # weights_only参数在这里使用

安全考量

weights_only参数的设计初衷是为了防止潜在的代码注入攻击。当从不可信来源加载模型时，建议始终将此参数设置为True。PyTorch文档明确指出，这可以防止恶意制作的pickle文件执行任意代码。

开发者建议

1. 仔细阅读PyTorch官方文档中关于torch.load()和model.load_state_dict()的参数说明
2. 在团队开发中建立代码审查机制，防止此类API误用
3. 在加载来自第三方或不可信来源的模型时，务必使用weights_only=True参数
4. 考虑使用PyTorch的torch.jit模块进行模型序列化，它提供了更安全的序列化格式

这个问题的发现和修复过程提醒我们，即使是官方教程也可能存在需要改进的地方，开发者在使用任何框架时都应保持批判性思维，结合官方文档进行验证。