Keras（Torch后端）调用model.predict时TorchInductor报Eq/Mod未定义错误

问题根源 #

重启Colab运行时后，Keras Torch后端的算子符号（比如Eq）没有被正确导入或绑定，导致加载模型时找不到对应符号触发报错。本质是模型序列化/加载时的符号映射丢失，和环境重启后的依赖初始化顺序有关。

修复步骤 #

• 提前导入并绑定必要符号：在加载模型前，显式导入Torch算子并确保Keras后端正确初始化，代码开头加：

  import os
  os.environ["KERAS_BACKEND"] = "torch"
  import torch
  from torch.nn.functional import eq
  import keras
  keras.backend.clear_session()  # 重置后端状态
  

• 重新保存模型修正序列化问题：如果是旧模型的序列化有缺陷，先临时加载模型（可能需要先手动注册符号），再重新保存：

  # 先手动注册缺失符号
  globals()["Eq"] = torch.eq
  # 加载原模型
  model = keras.models.load_model("your_model_path.h5")
  # 重新保存
  model.save("fixed_model.h5")
  # 之后用新保存的模型做预测
  

• 临时禁用TorchInductor优化：如果报错和TorchInductor的算子生成有关，直接关闭它：

  os.environ["TORCHINDUCTOR_DISABLE"] = "1"
  # 或者用Torch内部配置
  torch._inductor.config.freezing = False
  

• 重装指定版本确保兼容性：如果是版本兼容性问题，重新安装对应版本的依赖：

  !pip install keras==3.0.0 torch==2.1.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sammy Z