Correcció de l'error de càrrega del model PyTorch: _pickle.UnpicklingError: clau de càrrega no vàlida, 'x1f'

Resolució de l'error de punt de control del model PyTorch: clau de càrrega no vàlida

Solució de fons de Python utilitzant un maneig de fitxers i una càrrega de models adequats

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.")

Solució alternativa: torneu a desar el fitxer del punt de control

Solució basada en Python per arreglar el fitxer de punt de control danyat

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.")

Test unitari per a ambdues solucions

Proves unitàries per validar la càrrega del punt de control i la integritat del model state_dict

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()

Preguntes freqüents sobre problemes de càrrega del punt de control de PyTorch

1. Per què estic rebent _pickle.UnpicklingError en carregar el meu model PyTorch?
2. Aquest error sol produir-se a causa d'un fitxer de punt de control incompatible o danyat. També pot passar quan s'utilitzen diferents versions de PyTorch entre desar i carregar.
3. Com puc arreglar un fitxer de punt de control PyTorch danyat?
4. Podeu utilitzar zipfile.ZipFile() per comprovar si el fitxer és un arxiu ZIP o tornar a desar el punt de control amb torch.save() després de reparar-lo.
5. Quin és el paper del state_dict a PyTorch?
6. El state_dict conté els pesos i els paràmetres del model en un format de diccionari. Deseu i carregueu sempre el state_dict per a una millor portabilitat.
7. Com puc carregar un punt de control PyTorch a una CPU?
8. Utilitza el map_location='cpu' argument en torch.load() per reasignar tensors de la GPU a la CPU.
9. Els punts de control de PyTorch poden fallar a causa de conflictes de versions?
10. Sí, és possible que els punts de control més antics no es carreguin a les versions més noves de PyTorch. Es recomana utilitzar versions coherents de PyTorch en desar i carregar.
11. Com puc comprovar si un fitxer de punt de control de PyTorch està malmès?
12. Proveu de carregar el fitxer amb torch.load(). Si això falla, inspeccioneu el fitxer amb eines com zipfile.is_zipfile().
13. Quina és la manera correcta de desar i carregar els models PyTorch?
14. Estalvieu sempre utilitzant torch.save(model.state_dict()) i carregar utilitzant model.load_state_dict().
15. Per què el meu model no es carrega en un altre dispositiu?
16. Això passa quan els tensors es guarden per a la GPU però es carreguen en una CPU. Ús map_location per resoldre això.
17. Com puc validar els punts de control en diferents entorns?
18. Escriu proves unitàries utilitzant unittest per comprovar la càrrega del model en diferents configuracions (CPU, GPU, SO).
19. Puc inspeccionar els fitxers dels punts de control manualment?
20. Sí, podeu canviar l'extensió a .zip i obrir-la amb zipfile o gestors d'arxius per inspeccionar el contingut.

Superació dels errors de càrrega del model PyTorch

La càrrega dels punts de control de PyTorch de vegades pot generar errors a causa de fitxers danyats o no coincidències de versions. Verificant el format del fitxer i utilitzant eines adequades com fitxer zip o reasignant tensors, podeu recuperar els vostres models entrenats de manera eficient i estalviar hores de reentrenament.

Els desenvolupadors haurien de seguir les millors pràctiques com ara desar el state_dict només i validant models a través d'entorns. Recordeu que el temps dedicat a resoldre aquests problemes garanteix que els vostres models siguin funcionals, portàtils i compatibles amb qualsevol sistema de desplegament. 🚀