使用PyTorch Lightning训练模型时遇pickle本地对象错误求助

这个AttributeError: Can't pickle local object错误本质是PyTorch Lightning在多进程训练场景下（默认启用），无法序列化局部定义的对象/函数——Python的pickle机制要求被序列化的对象必须是全局作用域可导入的，而局部对象不满足这个条件。

以下是针对性的排查和解决步骤：

• 检查你的DataModule中train_dataloader/val_dataloader等方法里的num_workers参数，若设置为大于0，先临时改为0再运行。如果错误消失，说明问题出在多进程数据加载时的序列化环节。
• 确认你的模型类是在全局作用域定义的，不是嵌套在某个函数或其他类内部的局部类。
• 排查DataModule的预处理逻辑，比如自定义的transform、collate_fn等，有没有使用局部定义的函数（比如在某个函数内部定义的嵌套函数），把这类函数移到全局作用域，或者改为类的成员方法。
• 若上述方法无效，尝试升级PyTorch Lightning到最新稳定版本，部分旧版本存在EvaluationLoop相关的pickle bug，升级后可修复。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bucky