这个问题通常是因为缺少常量文件所导致的。可以尝试重新保存模型文件并确保将所有必需的文件都保存到同一目录中。同时，还可以通过指定文件路径来确保程序能够正确地找到常量文件。

以下是一个示例代码，展示了如何使用PyTorch保存模型，并保证所有必要的文件都存储在同一目录中。

import torch

#定义模型
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()

    def forward(self, input):
        return input

model = MyModel()

#保存模型
torch.save(model.state_dict(), "model.pth")

执行这段代码会在当前目录下保存一个model.pth的文件，该文件包含了模型的整个状态。当我们想重新加载这个模型时，我们可以使用以下代码：

import torch

#定义模型
class MyModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()

    def forward(self, input):
        return input

model = MyModel()

#加载模型
model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))

使用以上代码，我们可以成功加载模型。若constants.pkl文件不存在，则可以尝试重新运行该示例代码并检查是否已生成该文件。