如何修复Pytorch中的'_pickle.UnpicklingError: invalid load key，'<‘’错误

在Pytorch中修复'_pickle.UnpicklingError: invalid load key，'<''错误的方法是通过以下步骤进行：

1. 确保Pytorch版本和依赖库版本的兼容性。确保Pytorch和相关依赖库（如torchvision）的版本与您的代码兼容。可以通过升级或降级这些库来解决版本兼容性问题。
2. 检查pickle文件是否完整。该错误通常表示pickle文件（.pkl）在加载过程中损坏或不完整。您可以尝试重新生成pickle文件，确保它没有被损坏。
3. 使用更安全的pickle加载方法。尝试使用更安全的pickle加载方法来避免此错误。您可以使用torch.load函数加载pickle文件，而不是使用标准的pickle.load函数。例如：
4. 使用更安全的pickle加载方法。尝试使用更安全的pickle加载方法来避免此错误。您可以使用torch.load函数加载pickle文件，而不是使用标准的pickle.load函数。例如：
5. 检查pickle文件的序列化方式。Pytorch中的pickle默认使用torch.serialization模块进行序列化和反序列化。确保在序列化pickle文件时使用了兼容的方式。您可以尝试使用不同的序列化方式来修复错误。例如，使用torch.save函数时，可以指定pickle_module参数来选择序列化方式：
6. 检查pickle文件的序列化方式。Pytorch中的pickle默认使用torch.serialization模块进行序列化和反序列化。确保在序列化pickle文件时使用了兼容的方式。您可以尝试使用不同的序列化方式来修复错误。例如，使用torch.save函数时，可以指定pickle_module参数来选择序列化方式：
7. 更新Pytorch和相关库。如果您的Pytorch版本较旧，可能存在一些已知的bug或问题。尝试更新Pytorch和相关库的最新版本，以获取最新的修复和改进。

以上是修复Pytorch中的'_pickle.UnpicklingError: invalid load key，'<''错误的一些常见方法。根据具体情况，您可能需要结合问题的具体上下文来选择适合您的解决方案。同时，您可以参考腾讯云的Pytorch产品和文档以获取更多关于Pytorch的信息和解决方案：

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