Beim Laden eines PyTorch-Prüfpunkts auf den Fehler _pickle.It stoßen, kann es ärgerlich sein, auf UnpicklingError zu stoßen, insbesondere nach Monaten des Trainings. Dateibeschädigung, Versionsdiskrepanzen oder falsch gespeichertes state_dict sind die häufigsten Ursachen für dieses Problem. Das Verständnis dieser Ursachen und die Implementierung von Korrekturen gewährleisten eine reibungslose Modellwiederherstellung und reduzieren Ausfallzeiten.