PyTorch মডেল লোডিং ত্রুটি সংশোধন করা হচ্ছে: _pickle.Unpickling Error: অবৈধ লোড কী, 'x1f'

PyTorch মডেল চেকপয়েন্ট ত্রুটি সমাধান করা হচ্ছে: অবৈধ লোড কী৷

সঠিক ফাইল হ্যান্ডলিং এবং মডেল লোডিং ব্যবহার করে পাইথন ব্যাকএন্ড সমাধান

import os
import torch
import numpy as np
import timm
import zipfile
import io
# Device setup
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print('Device being used:', device)
# Correct method to load a corrupted or zipped model checkpoint
mname = os.path.join('./CDF2_0.pth')
try:
    # Attempt to open as a zip if initial loading fails
    if zipfile.is_zipfile(mname):
        with zipfile.ZipFile(mname) as archive:
            for file in archive.namelist():
                with archive.open(file) as f:
                    buffer = io.BytesIO(f.read())
                    checkpoints = torch.load(buffer, map_location=device)
    else:
        checkpoints = torch.load(mname, map_location=device)
    print("Checkpoint loaded successfully.")
except Exception as e:
    print("Error loading the checkpoint file:", e)
# Model creation and state_dict loading
model = timm.create_model('legacy_xception', pretrained=True, num_classes=2).to(device)
if 'state_dict' in checkpoints:
    model.load_state_dict(checkpoints['state_dict'])
else:
    model.load_state_dict(checkpoints)
model.eval()
print("Model loaded and ready for inference.")

বিকল্প সমাধান: চেকপয়েন্ট ফাইল পুনরায় সংরক্ষণ করুন

দূষিত চেকপয়েন্ট ফাইল ঠিক করতে পাইথন-ভিত্তিক সমাধান

import os
import torch
# Device setup
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print('Device being used:', device)
# Original and corrected file paths
original_file = './CDF2_0.pth'
corrected_file = './fixed_CDF2_0.pth'
try:
    # Load and re-save the checkpoint
    checkpoints = torch.load(original_file, map_location=device)
    torch.save(checkpoints, corrected_file)
    print("Checkpoint file re-saved successfully.")
except Exception as e:
    print("Failed to fix checkpoint file:", e)
# Verify loading from the corrected file
checkpoints_fixed = torch.load(corrected_file, map_location=device)
print("Verified: Corrected checkpoint loaded.")

উভয় সমাধানের জন্য ইউনিট পরীক্ষা

চেকপয়েন্ট লোডিং এবং মডেল স্টেট_ডিক্ট অখণ্ডতা যাচাই করার জন্য ইউনিট পরীক্ষা

import torch
import unittest
import os
import timm
class TestCheckpointLoading(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
        self.model_path = './fixed_CDF2_0.pth'
        self.model = timm.create_model('legacy_xception', pretrained=True, num_classes=2).to(self.device)
    def test_checkpoint_loading(self):
        try:
            checkpoints = torch.load(self.model_path, map_location=self.device)
            if 'state_dict' in checkpoints:
                self.model.load_state_dict(checkpoints['state_dict'])
            else:
                self.model.load_state_dict(checkpoints)
            self.model.eval()
            self.assertTrue(True)
            print("Checkpoint loaded successfully in unit test.")
        except Exception as e:
            self.fail(f"Checkpoint loading failed with error: {e}")
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

PyTorch চেকপয়েন্ট লোডিং ইস্যুতে প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্ন

1. আমি কেন পাচ্ছি _pickle.UnpicklingError আমার PyTorch মডেল লোড করার সময়?
2. এই ত্রুটিটি সাধারণত একটি বেমানান বা দূষিত চেকপয়েন্ট ফাইলের কারণে ঘটে। সংরক্ষণ এবং লোড করার মধ্যে বিভিন্ন PyTorch সংস্করণ ব্যবহার করার সময়ও এটি ঘটতে পারে।
3. আমি কিভাবে একটি দূষিত PyTorch চেকপয়েন্ট ফাইল ঠিক করব?
4. আপনি ব্যবহার করতে পারেন zipfile.ZipFile() ফাইলটি একটি জিপ সংরক্ষণাগার কিনা তা পরীক্ষা করতে বা চেকপয়েন্টটিকে পুনরায় সংরক্ষণ করুন torch.save() এটি মেরামত করার পরে।
5. এর ভূমিকা কি state_dict পাইটর্চে?
6. দ state_dict একটি অভিধান বিন্যাসে মডেলের ওজন এবং পরামিতি রয়েছে। সর্বদা সংরক্ষণ এবং লোড state_dict ভাল বহনযোগ্যতার জন্য।
7. আমি কিভাবে একটি CPU এ একটি PyTorch চেকপয়েন্ট লোড করতে পারি?
8. ব্যবহার করুন map_location='cpu' মধ্যে তর্ক torch.load() GPU থেকে CPU-তে টেনসর রিম্যাপ করতে।
9. সংস্করণ দ্বন্দ্বের কারণে PyTorch চেকপয়েন্ট ব্যর্থ হতে পারে?
10. হ্যাঁ, PyTorch এর নতুন সংস্করণে পুরানো চেকপয়েন্ট লোড নাও হতে পারে। সংরক্ষণ এবং লোড করার সময় সামঞ্জস্যপূর্ণ PyTorch সংস্করণগুলি ব্যবহার করার পরামর্শ দেওয়া হয়।
11. একটি PyTorch চেকপয়েন্ট ফাইল দূষিত কিনা তা আমি কিভাবে পরীক্ষা করতে পারি?
12. ব্যবহার করে ফাইলটি লোড করার চেষ্টা করুন torch.load(). যদি এটি ব্যর্থ হয়, যেমন সরঞ্জামগুলির সাথে ফাইলটি পরিদর্শন করুন zipfile.is_zipfile().
13. PyTorch মডেল সংরক্ষণ এবং লোড করার সঠিক উপায় কি?
14. সর্বদা ব্যবহার করে সংরক্ষণ করুন torch.save(model.state_dict()) এবং লোড ব্যবহার করে model.load_state_dict().
15. কেন আমার মডেল একটি ভিন্ন ডিভাইসে লোড করতে ব্যর্থ হয়?
16. এটি ঘটে যখন টেনসরগুলি GPU-এর জন্য সংরক্ষণ করা হয় কিন্তু একটি CPU-তে লোড করা হয়। ব্যবহার করুন map_location এই সমাধান করতে।
17. আমি কিভাবে পরিবেশ জুড়ে চেকপয়েন্ট যাচাই করতে পারি?
18. ব্যবহার করে ইউনিট পরীক্ষা লিখুন unittest বিভিন্ন সেটআপে মডেল লোডিং পরীক্ষা করতে (CPU, GPU, OS)।
19. আমি কি চেকপয়েন্ট ফাইল ম্যানুয়ালি পরিদর্শন করতে পারি?
20. হ্যাঁ, আপনি এক্সটেনশনটিকে .zip-এ পরিবর্তন করতে পারেন এবং এটি দিয়ে খুলতে পারেন zipfile বা বিষয়বস্তু পরিদর্শন করতে সংরক্ষণাগার পরিচালকদের.

PyTorch মডেল লোডিং ত্রুটিগুলি কাটিয়ে ওঠা

PyTorch চেকপয়েন্ট লোড করা কখনও কখনও দূষিত ফাইল বা সংস্করণ অমিলের কারণে ত্রুটি নিক্ষেপ করতে পারে। ফাইল ফরম্যাট যাচাই করে এবং সঠিক টুলস ব্যবহার করে zipfile বা রিম্যাপিং টেনসর, আপনি দক্ষতার সাথে আপনার প্রশিক্ষিত মডেলগুলি পুনরুদ্ধার করতে পারেন এবং পুনরায় প্রশিক্ষণের ঘন্টা বাঁচাতে পারেন।

বিকাশকারীদের সংরক্ষণের মতো সর্বোত্তম অনুশীলন অনুসরণ করা উচিত state_dict শুধুমাত্র এবং পরিবেশ জুড়ে মডেল যাচাইকরণ. মনে রাখবেন, এই সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য যে সময় ব্যয় করা হয়েছে তা নিশ্চিত করে যে আপনার মডেলগুলি কার্যকরী, বহনযোগ্য এবং যেকোনো স্থাপনার সিস্টেমের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ থাকবে। 🚀