D:\projectV3\ant-design-vue-pro>yarn install yarn install v1.22.19 [1/4] Resolving packages... success Already up-to-date. $ husky install 'husky' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序 或批处理文件。 error Command failed with exit code 1. info Visit https://yarnpkg.com/en/docs/cli/install for documentation about this command.

根据您提供的信息，执行`yarn husky install`命令时仍然出现了错误。错误信息显示找不到`husky`命令。 这可能是由于以下几个原因之一导致的： 1. `husky`依赖没有正确安装。请确保您已经按照我之前提供的步骤正确安装了`husky`依赖。可以尝试再次运行以下命令来安装它： ``` yarn add husky ``` 2. 如果您已经安装了`husky`依赖并且问题仍然存在，可能是由于`husky`命令无法在当前环境中正确执行。这可能是由于与您的操作系统或安装环境相关的问题。 为了进一步诊断和解决这个问题，我建议您尝试以下步骤： 1. 确认您的操作系统和环境是否与`husky`兼容。请确保您使用的操作系统和环境满足`husky`的要求。 2. 确保您的项目中的`package.json`文件中包含了正确的`husky`配置。请检查`package.json`文件中是否有关于`husky`的配置，并确认配置是否正确。 3. 检查您的项目中是否存在其他可能与`husky`冲突的依赖项或脚本。有时候，其他依赖项或脚本可能会干扰`husky`的运行。您可以尝试暂时禁用其他依赖项或脚本，并重新运行`yarn husky install`命令。 如果问题仍然存在，请提供更多的错误信息和项目配置，以便我能够更好地帮助您解决问题。

<think>好的，我现在需要解决用户提到的三个PyTorch相关问题：WeightsUnpickler错误、torch.set_default_tensor_type弃用警告，以及torchvision预训练参数弃用警告。首先，我得逐个分析每个问题的原因和可能的解决方案。 首先是WeightsUnpickler错误。用户提到错误信息是“Unsupported global”，这可能与模型权重加载时的反序列化问题有关。PyTorch在加载模型时使用WeightsUnpickler，如果遇到不支持的类或模块，就会报错。常见原因包括模型保存时包含自定义类或脚本模块，而加载环境中缺少相应的定义。我需要检查用户是否在保存模型时使用了ScriptModule或自定义操作，导致加载时无法识别。解决方案可能涉及确保自定义类的可用性，或者使用torch.jit.load加载脚本模型。接下来是torch.set_default_tensor_type的弃用警告。根据PyTorch的更新日志，这个函数可能在较新版本中被标记为弃用，替代方案可能涉及直接指定张量类型，或者在创建张量时显式声明dtype和device。需要查找官方文档确认替代方法，可能建议使用torch.set_default_dtype和torch.set_default_device的组合，或者直接在使用时指定参数。第三个问题是torchvision中的pretrained参数弃用警告。在torchvision0.13版本之后，pretrained参数被替换为weights参数，允许用户指定预训练权重，例如weights=ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1。用户需要更新代码，使用新的参数并导入相应的权重枚举类。同时，可能需要处理旧版代码的兼容性问题，比如检查torchvision版本并做条件判断。在处理这些问题时，还需要考虑用户的PyTorch版本是否过旧或过新，导致API不兼容。建议用户检查版本，并根据官方文档进行升级或降级。此外，加载模型时的环境一致性也很重要，比如确保保存和加载时的PyTorch版本一致，以及所有依赖库的版本匹配。 对于每个问题，我需要逐步提供具体的解决步骤，并给出代码示例，帮助用户修改他们的代码。同时，提醒用户在修改代码后测试功能是否正常，确保没有引入新的错误。如果有引用相关的文档或资源，需要正确标注引用标识，确保信息的可靠性。</think>### PyTorch相关问题解决方案 #### 一、WeightsUnpickler错误：Unsupported global **问题原因**： 此错误通常由以下原因引发： 1. 模型权重文件包含自定义类或脚本模块（`torch.jit.ScriptModule`），但当前环境未定义对应类[^2] 2. 使用`torch.save`保存模型时包含非标准Python对象 3. PyTorch版本不兼容（保存与加载环境版本不一致） **解决方案**： ```python # 针对自定义类的情况 class CustomModel(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() # 确保类定义与保存时完全一致 # 加载模型时指定map_location和pickle模块 model = torch.load('model.pth', map_location=torch.device('cpu'), pickle_module=torch.serialization.pickle_module) ``` #### 二、torch.set_default_tensor_type弃用警告 **替代方案**： ```python # 旧方法（已弃用） torch.set_default_tensor_type('torch.cuda.FloatTensor') # 新方法（PyTorch 1.13+） torch.set_default_dtype(torch.float32) # 设置默认数据类型 torch.set_default_device('cuda') # 设置默认设备 # 创建张量时显式指定 tensor = torch.randn(3,3, dtype=torch.float32, device='cuda') ``` #### 三、torchvision预训练参数弃用警告 **更新方案**： ```python # 旧方法（已弃用） model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) # 新方法（torchvision 0.13+） from torchvision.models import ResNet50_Weights # 使用预训练权重 model = torchvision.models.resnet50( weights=ResNet50_Weights.IMAGENET1K_V1 ) # 兼容旧版本写法 try: model = torchvision.models.resnet50(weights='DEFAULT') except: model = torchvision.models.resnet50(pretrained=True) ``` ### 版本兼容建议 $$ \text{推荐版本组合} = \begin{cases} \text{PyTorch} \geq 1.13 \\ \text{torchvision} \geq 0.14 \\ \text{Python} 3.8+ \end{cases} $$ 建议使用虚拟环境管理依赖： ```bash conda create -n pytorch_env python=3.8 conda install pytorch=2.0.1 torchvision=0.15.2 -c pytorch ```