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: . 😩 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! 🚀

Befehl	Anwendungsbeispiel
zipfile.is_zipfile()	Dieser Befehl prüft, ob eine bestimmte Datei ein gültiges ZIP-Archiv ist. Im Kontext dieses Skripts wird überprüft, ob es sich bei der beschädigten Modelldatei möglicherweise tatsächlich um eine ZIP-Datei und nicht um einen PyTorch-Prüfpunkt handelt.
zipfile.ZipFile()	Ermöglicht das Lesen und Extrahieren von Inhalten eines ZIP-Archivs. Dies wird verwendet, um möglicherweise falsch gespeicherte Modelldateien zu öffnen und zu analysieren.
io.BytesIO()	Erstellt einen speicherinternen Binärstream zur Verarbeitung von Binärdaten, z. B. aus ZIP-Archiven gelesenen Dateiinhalten, ohne sie auf der Festplatte zu speichern.
torch.load(map_location=...)	Lädt eine PyTorch-Checkpoint-Datei und ermöglicht dem Benutzer gleichzeitig, Tensoren einem bestimmten Gerät, z. B. CPU oder GPU, neu zuzuordnen.
torch.save()	Speichert eine PyTorch-Prüfpunktdatei im richtigen Format erneut. Dies ist entscheidend für die Reparatur beschädigter oder falsch formatierter Dateien.
unittest.TestCase	Diese Klasse ist Teil des integrierten Unittest-Moduls von Python und hilft bei der Erstellung von Unit-Tests zur Überprüfung der Codefunktionalität und zur Erkennung von Fehlern.
self.assertTrue()	Überprüft, ob eine Bedingung innerhalb eines Komponententests wahr ist. Hier wird bestätigt, dass der Prüfpunkt erfolgreich und ohne Fehler geladen wird.
timm.create_model()	Spezifisch für die In der Bibliothek initialisiert diese Funktion vordefinierte Modellarchitekturen. Es wird verwendet, um in diesem Skript das Modell „legacy_xception“ zu erstellen.
map_location=device	Ein Parameter von Torch.load(), der das Gerät (CPU/GPU) angibt, dem die geladenen Tensoren zugewiesen werden sollen, um die Kompatibilität sicherzustellen.
with archive.open(file)	Ermöglicht das Lesen einer bestimmten Datei in einem ZIP-Archiv. Dies ermöglicht die Verarbeitung von Modellgewichten, die falsch in ZIP-Strukturen gespeichert sind.

Fehler beim Laden von PyTorch-Checkpoints verstehen und beheben

Bei der Begegnung mit dem Gefürchteten , 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 Modul ist ein entscheidender erster Schritt. Dadurch wird sichergestellt, dass wir nicht blind eine ungültige Datei laden . Durch die Nutzung von Tools wie zipfile.ZipFile Und können 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 nachdem Sie sichergestellt haben, dass es richtig geladen ist. Wenn die Originaldatei kleinere Probleme aufweist, aber dennoch teilweise verwendbar ist, verwenden wir um es zu reparieren und neu zu formatieren. Angenommen, Sie haben eine beschädigte Prüfpunktdatei mit dem Namen . 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 und konsequent arbeiten. Mit der 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 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 Tritt auf, wenn ein PyTorch-Prüfpunkt mit einem gespeichert wird 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 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 , kann es beim Laden zu Fehlern kommen. Um dies zu vermeiden, empfiehlt es sich, immer nur das zu speichern 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 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. 😅

1. Warum bekomme ich beim Laden meines PyTorch-Modells?
2. Dieser Fehler tritt normalerweise aufgrund einer inkompatiblen oder beschädigten Prüfpunktdatei auf. Es kann auch passieren, wenn zwischen Speichern und Laden unterschiedliche PyTorch-Versionen verwendet werden.
3. Wie behebe ich eine beschädigte PyTorch-Checkpoint-Datei?
4. Sie können verwenden um zu prüfen, ob es sich bei der Datei um ein ZIP-Archiv handelt, oder um den Prüfpunkt erneut zu speichern nach der Reparatur.
5. Welche Rolle spielt die in PyTorch?
6. Der enthält die Gewichte und Parameter des Modells in einem Wörterbuchformat. Speichern und laden Sie immer die für bessere Tragbarkeit.
7. Wie kann ich einen PyTorch-Checkpoint auf eine CPU laden?
8. Benutzen Sie die Argument in um Tensoren von der GPU auf die CPU neu zuzuordnen.
9. Können PyTorch-Prüfpunkte aufgrund von Versionskonflikten fehlschlagen?
10. Ja, ältere Prüfpunkte werden möglicherweise nicht in neueren Versionen von PyTorch geladen. Es wird empfohlen, beim Speichern und Laden konsistente PyTorch-Versionen zu verwenden.
11. Wie kann ich überprüfen, ob eine PyTorch-Prüfpunktdatei beschädigt ist?
12. Versuchen Sie, die Datei mit zu laden . Wenn dies fehlschlägt, überprüfen Sie die Datei mit Tools wie .
13. Wie speichert und lädt man PyTorch-Modelle richtig?
14. Sparen Sie immer mit und laden mit .
15. Warum kann mein Modell nicht auf einem anderen Gerät geladen werden?
16. Dies geschieht, wenn Tensoren für die GPU gespeichert, aber auf eine CPU geladen werden. Verwenden um dies zu lösen.
17. Wie kann ich Prüfpunkte umgebungsübergreifend validieren?
18. Schreiben Sie Unit-Tests mit um das Laden des Modells auf verschiedenen Setups (CPU, GPU, Betriebssystem) zu überprüfen.
19. Kann ich Checkpoint-Dateien manuell überprüfen?
20. Ja, Sie können die Erweiterung in .zip ändern und es mit öffnen oder Archivmanager, um den Inhalt zu prüfen.

Das Laden von PyTorch-Prüfpunkten kann aufgrund beschädigter Dateien oder Versionskonflikte manchmal zu Fehlern führen. Durch die Überprüfung des Dateiformats und die Verwendung geeigneter Tools wie oder Neuzuordnung von Tensoren können Sie Ihre trainierten Modelle effizient wiederherstellen und Stunden für das erneute Training sparen.

Entwickler sollten Best Practices wie das Speichern befolgen nur und Validierung von Modellen in verschiedenen Umgebungen. Denken Sie daran, dass die Zeit, die Sie für die Lösung dieser Probleme aufwenden, dafür sorgt, dass Ihre Modelle funktionsfähig, portierbar und mit jedem Bereitstellungssystem kompatibel bleiben. 🚀