环境信息

🐛 问题描述

1、背景

测试用例重构倡议（pytorch/pytorch#185590）任务 6：test/ao/sparsity/test_qlinear_packed_params.py（上游分类 PR pytorch/pytorch#193177 已合入，交付 PR pytorch-ecosystem!33）的 3 条用例在 NPU 环境运行全部失败。

失败性质为框架兼容性（错误类型：功能不支持/反序列化限制），非解耦代码问题：A/B 实证显示未修改的原始测试源码在相同环境下失败集合逐字一致，单独设置 TORCH_FORCE_NO_WEIGHTS_ONLY_LOAD=1 后 3/3 通过（详见交付报告 4.2/4.3 节）。历史验证（2026-09-14）A2（910B3）与 A5（950PR）双环境均失败；2026-10-09 在 A5 新环境（torch 2.15.0a0+git70c2918 + torch_npu 2.15.0+git9cd8d1f）复现，报错依旧。

2、复现步骤

前置条件：venv（torch + torch_npu）环境。

cd pytorch/test/ao/sparsity
python -m unittest test_qlinear_packed_params -v

注意：该测试文件无 __main__ 入口，需通过 python -m unittest 或 pytest 运行。

涉及用例（3 条，Node ID）：

• TestQlinearPackedParams::test_qlinear_packed_params_fbgemm
• TestQlinearPackedParams::test_qlinear_packed_params_fbgemm_qnnpack_cross_compatibility
• TestQlinearPackedParams::test_qlinear_packed_params_qnnpack

3、报错日志

3 条用例全部报同一错误（ERROR，Ran 3 tests ... FAILED (errors=3)）：

_pickle.UnpicklingError: Unsupported global: GLOBAL torch.ao.nn.sparse.quantized.dynamic.linear.Linear was not an allowed global by default. Please use `torch.serialization.add_safe_globals([torch.ao.nn.sparse.quantized.dynamic.linear.Linear])` or the `torch.serialization.safe_globals([torch.ao.nn.sparse.quantized.dynamic.linear.Linear])` context manager to allowlist this global if you trust this class/function.

错误关键帧：

File ".../torch/_weights_only_unpickler.py", line 374, in load
    raise UnpicklingError(...)

4、原因分析

错误类型为 _pickle.UnpicklingError，源于 torch.load weights-only 默认加载策略与完整模块反序列化写法不兼容：

• 测试语义：3 条用例均通过 torch.save(lin, ...) 保存完整的稀疏量化 Linear 模块（torch.ao.nn.sparse.quantized.dynamic.linear.Linear），再用未显式指定 weights_only 的 torch.load(...) 读取，验证打包参数的序列化/反序列化与 FBGEMM/QNNPACK 跨引擎兼容性；该写法在 CPU/CUDA 的社区 CI 中通过；
• NPU 环境实际行为：当前 PyTorch 版本 torch.load 默认 weights_only=True，该模块类型不在默认允许列表中，加载即抛 UnpicklingError；
• 降级链路：torch.save(完整模块) → torch.load()（默认 weights-only） → _weights_only_unpickler 拒绝未授权全局 → 3 条用例 ERROR；
• 已排除因素：非解耦分类标注引入（未修改源码 A/B 失败一致）；非 FBGEMM/QNNPACK 缺失（torch.backends.quantized.supported_engines 含 qnnpack/fbgemm）。

修复方向分析（供参考）：

方向 1：环境侧兼容（torch_npu / 运行环境）——将 torch.ao.nn.sparse.quantized.dynamic.linear.Linear 及稀疏量化模块相关类型纳入反序列化安全全局列表（torch.serialization.add_safe_globals），或在环境初始化中提供兼容加载配置；对用户自行加载完整模块的场景可给出显式报错提示。

方向 2：上游测试语义适配（pytorch 侧）——测试以显式 weights_only=False（或 safe_globals 上下文）调用 torch.load，使序列化语义显式化；该改动涉及社区测试语义，需上游社区评审。

在修复前，可通过 TORCH_FORCE_NO_WEIGHTS_ONLY_LOAD=1 临时处置（诊断验证 3/3 通过），但该变量不应作为默认运行方式。

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