GPT-SoVITS 报 NameError: name ‘hps‘ is not defined？核对三处就能恢复语音合成

GPT-SoVITS 报 NameError: name 'hps' is not defined？核对三处就能恢复语音合成

【免费下载链接】GPT-SoVITS1 min voice data can also be used to train a good TTS model! (few shot voice cloning)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/gp/GPT-SoVITS

在 GPT-SoVITS 的 WebUI 里加载模型、点击生成时，如果你看到NameError: name 'hps' is not defined（解释器找不到 hps 这个变量），先别慌。这类报错绝大多数是代码版本和模型版本没对齐造成的。这篇给你讲清报错含义、修复顺序和环境自查项，照着做通常就能合成语音。

这个报错到底在说什么

先翻译一下报错本身：

• NameError: name 'hps' is not defined（hps 这个变量在被使用的那一行之前，还没有被赋值）

hps 是 hparams 的缩写，意思是「超参数」。在 GPT-SoVITS 里它不是随便起的名字，而是从模型文件里读出来的一份配置：采样率、滤波器长度、音高范围这些数值都放在里面。WebUI 加载 SoVITS 模型时，会先把模型文件里的 config 部分赋给 hps，之后计算音频时长、构建合成模型、提取参考音色特征，每一步都要用到它。

所以在int(hps.data.sampling_rate * 0.3)这类计算行上抛错，本质是「赋值 hps 的那一步没走到」。最常见的原因是：你手里的 GPT_SoVITS/inference_webui.py（WebUI 推理主脚本）是旧版本，旧版里赋值时机缺失或位置不对，后面一调用就报错。

判断依据可以记一句：只要报错发生在「点生成、模型刚开始加载」的瞬间，先怀疑代码与模型版本脱节，而不是自己填的参数填错了。

修复 GPT-SoVITS NameError 报错：按顺序做这三步

第一步：同步推理脚本到最新版本

需要把 GPT_SoVITS/inference_webui.py 更新到最新版。新版在模型加载流程里会先读取模型文件，再把其中的 config 赋值给 hps，这一步补齐后，hps 在合成开始前就已定义好。

备注：如果你只想局部更新，可以单独替换这一个文件，但建议同批用到的文件保持同一版本，否则容易引出新的连带报错。

第二步：核对 PyTorch 版本

PyTorch 是本项目运行模型的核心深度学习框架。建议版本为 2.6.0 左右。可以先运行pip show torch查看当前版本，低于推荐值时建议升级。也可以直接用仓库自带的 install.sh 安装依赖，它会根据你的硬件（CUDA 版本、是否 Apple 芯片）自动挑选对应的 wheel 包，装完预期结果是torch.load能正常读取模型文件。

第三步：给加载调用补上 weights_only 参数

weights_only是torch.load()的一个参数，控制加载时是否做严格类型校验。新版 PyTorch 默认weights_only=True，会把模型文件里的配置字典拒掉。补上weights_only=False后，模型文件就能完整读出来。

这一步在新版代码里已经做过了：GPT_SoVITS/inference_webui.py 和 GPT_SoVITS/TTS_infer_pack/TTS.py 中的torch.load调用都带了该参数，所以完成第一步后通常顺带解决。只有你还在维护旧代码分支时，才需要手动给加载调用补上。

修复没生效？对一遍这份 GPT-SoVITS 环境自查清单

三步做完仍报错时，逐项核对：

• Python 解释器版本：建议 3.9.x。某些环境下过新的解释器会让依赖库装不上或行为不一致，可以先确认再排查。
• PyTorch 版本：pip show torch查看，与官方安装脚本给出的版本对应，不建议手工混搭来源。
• 依赖完整性：以仓库的 requirements.txt 为准完整安装。注意 ARM 平台装的是onnxruntime，x86 平台装的是onnxruntime-gpu，两者不同。
• 模型与代码匹配：v1 / v2 / v3 模型文件结构不同，代码会从权重形状自动推断版本。如果你刚换了模型，先确认 WebUI 里的 model_version 选项和模型实际版本一致。
• 代码文件同版本：手动替换过个别文件时，检查整个仓库没有新旧两个版本的文件混用。

GPT-SoVITS 加载模型时的几个连带报错

ModuleNotFoundError: No module named 'text.LangSegmenter'

现象：WebUI 一启动就崩，提示找不到text.LangSegmenter模块。原因：这个模块在 GPT_SoVITS/text/LangSegmenter/ 下，负责按语言切分混合文本，个别旧版目录结构里没有它。处理：把整个 GPT_SoVITS/ 目录同步到最新版，不要逐个文件补。

加载模型时提示 weights_only 相关错误

现象：报错信息里带weights_only=True字样，发生在读取模型文件那一刻。原因：较新的 PyTorch 默认严格加载，模型文件里的 config 字典被拦截。处理：确认加载调用的代码已是带weights_only=False的新版，或升级 PyTorch 后重新跑一遍安装脚本。

切换 v1 / v2 / v3 模型时报形状不匹配

现象：加载时报enc_p.text_embedding.weight之类的张量形状错误。原因：模型文件和 WebUI 里手动选择的版本不一致，代码按错误版本去解析权重。处理：把 model_version 交还给自动推断，让代码根据模型文件里的权重形状自己判定版本，手动指定仅用于特殊场景。

写在最后

这类 NameError 的根子基本都在「版本脱节」上：推理脚本要最新，PyTorch 要匹配，加载参数要跟上。修复之后建议留意一下官方更新日志（docs/cn/Changelog_CN.md），新版本发布时同步整份文件，往往比单独追某一个 bug 更省事。

【免费下载链接】GPT-SoVITS1 min voice data can also be used to train a good TTS model! (few shot voice cloning)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/gp/GPT-SoVITS