Fehler beim Laden des PyTorch-Modells behoben: _pickle.UnpicklingError: ungültiger Ladeschlüssel, „x1f“

Warum PyTorch-Modellprüfpunkte fehlschlagen: Ein tiefer Einblick in den Ladefehler

Stellen Sie sich vor, Sie verbringen einen ganzen Monat damit, über 40 Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren, und stoßen beim Versuch, ihre Gewichte zu laden, auf einen kryptischen Fehler: _pickle.UnpicklingError: Ungültiger Ladeschlüssel, 'x1f'. 😩 Wenn Sie mit PyTorch arbeiten und auf dieses Problem stoßen, wissen Sie, wie frustrierend es sein kann.

Der Fehler tritt normalerweise auf, wenn etwas mit Ihrer Prüfpunktdatei nicht stimmt, sei es aufgrund einer Beschädigung, eines inkompatiblen Formats oder der Art der Speicherung. Als Entwickler oder Datenwissenschaftler kann es sich anfühlen, mit solchen technischen Störungen umzugehen, als würde man gerade dann gegen eine Wand stoßen, wenn man gerade dabei ist, Fortschritte zu machen.

Erst letzten Monat hatte ich ein ähnliches Problem, als ich versuchte, meine PyTorch-Modelle wiederherzustellen. Ganz gleich, wie viele Versionen von PyTorch ich ausprobiert oder wie viele Erweiterungen ich geändert habe, die Gewichte ließen sich einfach nicht laden. Irgendwann habe ich sogar versucht, die Datei als ZIP-Archiv zu öffnen, in der Hoffnung, sie manuell überprüfen zu können – leider blieb der Fehler bestehen.

In diesem Artikel erläutern wir, was dieser Fehler bedeutet, warum er auftritt und – was am wichtigsten ist – wie Sie ihn beheben können. Egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Profi sind, am Ende sind Sie mit Ihren PyTorch-Modellen wieder auf dem richtigen Weg. Lass uns eintauchen! 🚀

Fehler beim Laden von PyTorch-Checkpoints verstehen und beheben

Bei der Begegnung mit dem Gefürchteten _pickle.UnpicklingError: Ungültiger Ladeschlüssel, 'x1f', weist dies normalerweise darauf hin, dass die Prüfpunktdatei entweder beschädigt ist oder in einem unerwarteten Format gespeichert wurde. Der Kerngedanke der bereitgestellten Skripte besteht darin, solche Dateien mit intelligenten Wiederherstellungstechniken zu verarbeiten. Überprüfen Sie beispielsweise mithilfe von, ob es sich bei der Datei um ein ZIP-Archiv handelt zip-Datei Modul ist ein entscheidender erster Schritt. Dadurch wird sichergestellt, dass wir nicht blind eine ungültige Datei laden Torch.load(). Durch die Nutzung von Tools wie zipfile.ZipFile Und io.BytesIOkönnen wir den Inhalt der Datei sicher prüfen und extrahieren. Stellen Sie sich vor, Sie verbringen Wochen damit, Ihre Modelle zu trainieren, und ein einziger beschädigter Kontrollpunkt stoppt alles – Sie brauchen zuverlässige Wiederherstellungsoptionen wie diese!

Im zweiten Drehbuch liegt der Fokus auf Den Kontrollpunkt erneut speichern nachdem Sie sichergestellt haben, dass es richtig geladen ist. Wenn die Originaldatei kleinere Probleme aufweist, aber dennoch teilweise verwendbar ist, verwenden wir Torch.save() um es zu reparieren und neu zu formatieren. Angenommen, Sie haben eine beschädigte Prüfpunktdatei mit dem Namen CDF2_0.pth. Durch erneutes Laden und Speichern in einer neuen Datei wie z Fixed_CDF2_0.pthstellen Sie sicher, dass es dem richtigen PyTorch-Serialisierungsformat entspricht. Diese einfache Technik ist ein Lebensretter für Modelle, die in älteren Frameworks oder Umgebungen gespeichert wurden, und macht sie ohne Umschulung wiederverwendbar.

Darüber hinaus stellt die Einbindung eines Unit-Tests sicher, dass unsere Lösungen funktionieren zuverlässig und konsequent arbeiten. Mit der Unittest Mit dem Modul können wir die Validierung des Checkpoint-Ladens automatisieren, was besonders nützlich ist, wenn Sie über mehrere Modelle verfügen. Ich musste mich einmal mit über 20 Modellen aus einem Forschungsprojekt befassen, und das manuelle Testen jedes einzelnen hätte Tage gedauert. Mit Unit-Tests kann ein einziges Skript alle innerhalb von Minuten validieren! Diese Automatisierung spart nicht nur Zeit, sondern verhindert auch, dass Fehler übersehen werden.

Schließlich gewährleistet die Struktur des Skripts die Kompatibilität zwischen Geräten (CPU und GPU) mit dem Kartenstandort Argument. Dadurch eignet es sich perfekt für verschiedene Umgebungen, unabhängig davon, ob Sie die Modelle lokal oder auf einem Cloud-Server ausführen. Stellen Sie sich Folgendes vor: Sie haben Ihr Modell auf einer GPU trainiert, müssen es aber auf eine reine CPU-Maschine laden. Ohne die Kartenstandort Parameter, würden Sie wahrscheinlich auf Fehler stoßen. Durch die Angabe des richtigen Geräts verarbeitet das Skript diese Übergänge nahtlos und stellt sicher, dass Ihre hart erarbeiteten Modelle überall funktionieren. 😊

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.")

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.")

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()

Verstehen, warum PyTorch-Prüfpunkte fehlschlagen und wie man dies verhindern kann

Eine übersehene Ursache dafür _pickle.UnpicklingError Tritt auf, wenn ein PyTorch-Prüfpunkt mit einem gespeichert wird ältere Version der Bibliothek, aber mit einer neueren Version geladen, oder umgekehrt. PyTorch-Updates führen manchmal zu Änderungen an den Serialisierungs- und Deserialisierungsformaten. Diese Änderungen können dazu führen, dass ältere Modelle nicht mehr kompatibel sind, was zu Fehlern bei der Wiederherstellung führt. Beispielsweise kann ein mit PyTorch 1.6 gespeicherter Prüfpunkt zu Ladeproblemen in PyTorch 2.0 führen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Sicherstellung, dass die Prüfpunktdatei mit gespeichert wurde Torch.save() mit einem korrekten Zustandswörterbuch. Wenn jemand versehentlich ein Modell oder Gewichte in einem nicht standardmäßigen Format gespeichert hat, z. B. als direktes Objekt anstelle seines state_dict, kann es beim Laden zu Fehlern kommen. Um dies zu vermeiden, empfiehlt es sich, immer nur das zu speichern state_dict und laden Sie die Gewichte entsprechend neu. Dadurch bleibt die Prüfpunktdatei kompakt, portierbar und weniger anfällig für Kompatibilitätsprobleme.

Schließlich können systemspezifische Faktoren, wie das Betriebssystem oder die verwendete Hardware, das Laden des Checkpoints beeinflussen. Beispielsweise kann ein Modell, das auf einem Linux-Computer mit GPU-Tensoren gespeichert wurde, beim Laden auf einem Windows-Computer mit einer CPU zu Konflikten führen. Mit der map_location Wie zuvor gezeigt, hilft der Parameter dabei, Tensoren entsprechend neu zuzuordnen. Entwickler, die in mehreren Umgebungen arbeiten, sollten Prüfpunkte immer auf verschiedenen Setups validieren, um Überraschungen in letzter Minute zu vermeiden. 😅