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关于服务器无法下载kcv_encoder.h5权重的解决方法

article 2025/3/8 16:23:12

最近租服务器跑实验代码，在模型初次加载时会下载stable diffusion的一系列预训练权重，但服务器一直卡在 Downloading data from https://huggingface.co/fchollet/stable-diffusion/resolve/main/kcv_encoder.h5 ，最后报错

File /usr/local/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/keras_cv/src/models/stable_diffusion/image_encoder.py:60, in ImageEncoder.__init__(self, download_weights)
     29 super().__init__(
     30     [
     31         keras.layers.Input((None, None, 3)),
   (...)
     56     ]
     57 )
     59 if download_weights:
---> 60     image_encoder_weights_fpath = keras.utils.get_file(
     61         origin="https://huggingface.co/fchollet/stable-diffusion/resolve/main/vae_encoder.h5",  # noqa: E501
     62         file_hash="c60fb220a40d090e0f86a6ab4c312d113e115c87c40ff75d11ffcf380aab7ebb",  # noqa: E501
     63     )
     64     self.load_weights(image_encoder_weights_fpath)

File /usr/local/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/keras/src/utils/data_utils.py:351, in get_file(fname, origin, untar, md5_hash, file_hash, cache_subdir, hash_algorithm, extract, archive_format, cache_dir)
    349         raise Exception(error_msg.format(origin, e.code, e.msg))
    350     except urllib.error.URLError as e:
--> 351         raise Exception(error_msg.format(origin, e.errno, e.reason))
    352 except (Exception, KeyboardInterrupt):
    353     if os.path.exists(fpath):

Exception: URL fetch failure on https://huggingface.co/fchollet/stable-diffusion/resolve/main/vae_encoder.h5: None -- [Errno 99] Cannot assign requested address

应该是被墙了，所以进行了下面的一些尝试。

尝试1：修改环境变量（失败）

无论是在终端添加 HF_ENDPOINT=“https://hf-mirror.com”，还是在constant.py中替换原本的HF_ENDPOINT，都不管用。。

尝试2：直接修改下载链接（失败）

注意到：

File /usr/local/miniconda3/lib/python3.10/site-packages/keras_cv/src/models/stable_diffusion/image_encoder.py:60

 if download_weights:
---> 60     image_encoder_weights_fpath = keras.utils.get_file(
     61         origin="https://huggingface.co/fchollet/stable-diffusion/resolve/main/vae_encoder.h5",  # noqa: E501
     62         file_hash="c60fb220a40d090e0f86a6ab4c312d113e115c87c40ff75d11ffcf380aab7ebb",  # noqa: E501
     63     )
     64     self.load_weights(image_encoder_weights_fpath)

直接将里面的网站改成镜像网站"https://hf-mirror.com/fchollet/stable-diffusion/resolve/main/kcv_encoder.h5"，结果报错：

“Exception: URL fetch failure on https://hf-mirror.com/fchollet/stable-diffusion/resolve/main/kcv_encoder.h5: 403 -- Forbidden”

服务器被拒了。。。。。

尝试3：手动把权重下载好后放入模型储存权重的文件（失败）

权重文件kcv_encoder.h5下好后准备把它放到stable diffusion存放权重文件的目录下。。
但现实很骨感。。。我不知道那个文件在哪。。于是跟着deepseek一顿操作。。啥models/stable-diffusion呀，啥~/.cache/huggingface/hub/呀都搞了一遍。。。。。头都大了，最终以失败告终