Διόρθωση σφάλματος φόρτωσης μοντέλου PyTorch: _pickle.UnpicklingError: μη έγκυρο κλειδί φόρτωσης, 'x1f'

Γιατί αποτυγχάνουν τα σημεία ελέγχου μοντέλου PyTorch: Μια βαθιά κατάδυση στο σφάλμα φόρτωσης

Φανταστείτε να ξοδεύετε έναν ολόκληρο μήνα εκπαιδεύοντας πάνω από 40 μοντέλα μηχανικής εκμάθησης, μόνο για να αντιμετωπίσετε ένα κρυπτικό σφάλμα όταν προσπαθείτε να φορτώσετε τα βάρη τους: . 😩 Εάν εργάζεστε με το PyTorch και αντιμετωπίζετε αυτό το ζήτημα, ξέρετε πόσο απογοητευτικό μπορεί να είναι.

Το σφάλμα παρουσιάζεται συνήθως όταν κάτι είναι απενεργοποιημένο με το αρχείο του σημείου ελέγχου, είτε λόγω καταστροφής, ασυμβίβαστης μορφής ή του τρόπου αποθήκευσης. Ως προγραμματιστής ή επιστήμονας δεδομένων, η αντιμετώπιση τέτοιων τεχνικών δυσλειτουργιών μπορεί να μοιάζει σαν να χτυπάτε έναν τοίχο ακριβώς όταν πρόκειται να σημειώσετε πρόοδο.

Μόλις τον περασμένο μήνα, αντιμετώπισα ένα παρόμοιο πρόβλημα ενώ προσπαθούσα να επαναφέρω τα μοντέλα PyTorch μου. Ανεξάρτητα από το πόσες εκδόσεις του PyTorch δοκίμασα ή επεκτάσεις που τροποποίησα, τα βάρη απλά δεν φορτώνονταν. Κάποια στιγμή, προσπάθησα ακόμη και να ανοίξω το αρχείο ως αρχείο ZIP, ελπίζοντας να το επιθεωρήσω χειροκίνητα - δυστυχώς, το σφάλμα παρέμεινε.

Σε αυτό το άρθρο, θα αναλύσουμε τι σημαίνει αυτό το σφάλμα, γιατί συμβαίνει και — το πιο σημαντικό — πώς μπορείτε να το επιλύσετε. Είτε είστε αρχάριος είτε έμπειρος επαγγελματίας, μέχρι το τέλος, θα επιστρέψετε στον δρόμο με τα μοντέλα PyTorch σας. Ας βουτήξουμε! 🚀

Εντολή	Παράδειγμα χρήσης
zipfile.is_zipfile()	Αυτή η εντολή ελέγχει εάν ένα δεδομένο αρχείο είναι έγκυρο αρχείο ZIP. Στο πλαίσιο αυτού του σεναρίου, επαληθεύει εάν το κατεστραμμένο αρχείο μοντέλου μπορεί να είναι στην πραγματικότητα ένα αρχείο ZIP αντί για ένα σημείο ελέγχου PyTorch.
zipfile.ZipFile()	Επιτρέπει την ανάγνωση και την εξαγωγή περιεχομένων ενός αρχείου ZIP. Χρησιμοποιείται για το άνοιγμα και την ανάλυση των δυνητικά εσφαλμένων αποθηκευμένων αρχείων μοντέλου.
io.BytesIO()	Δημιουργεί μια δυαδική ροή στη μνήμη για τη διαχείριση δυαδικών δεδομένων, όπως το περιεχόμενο αρχείων που διαβάζεται από τα αρχεία ZIP, χωρίς αποθήκευση στο δίσκο.
torch.load(map_location=...)	Φορτώνει ένα αρχείο σημείου ελέγχου PyTorch ενώ επιτρέπει στο χρήστη να αντιστοιχίσει ξανά τους τανυστές σε μια συγκεκριμένη συσκευή, όπως CPU ή GPU.
torch.save()	Αποθηκεύει ξανά ένα αρχείο σημείου ελέγχου PyTorch στη σωστή μορφή. Αυτό είναι ζωτικής σημασίας για τη διόρθωση κατεστραμμένων ή εσφαλμένης μορφής αρχείων.
unittest.TestCase	Μέρος της ενσωματωμένης ενότητας δοκιμής μονάδας της Python, αυτή η κλάση βοηθά στη δημιουργία δοκιμών μονάδων για την επαλήθευση της λειτουργικότητας του κώδικα και τον εντοπισμό σφαλμάτων.
self.assertTrue()	Επικυρώνει ότι μια συνθήκη είναι True σε μια δοκιμή μονάδας. Εδώ, επιβεβαιώνει ότι το σημείο ελέγχου φορτώνεται με επιτυχία χωρίς σφάλματα.
timm.create_model()	Ειδικά για το βιβλιοθήκη, αυτή η συνάρτηση αρχικοποιεί προκαθορισμένες αρχιτεκτονικές μοντέλων. Χρησιμοποιείται για τη δημιουργία του μοντέλου 'legacy_xception' σε αυτό το σενάριο.
map_location=device	Μια παράμετρος της torch.load() που καθορίζει τη συσκευή (CPU/GPU) όπου θα πρέπει να εκχωρηθούν οι φορτωμένοι τανυστές, διασφαλίζοντας τη συμβατότητα.
with archive.open(file)	Επιτρέπει την ανάγνωση ενός συγκεκριμένου αρχείου μέσα σε ένα αρχείο ZIP. Αυτό επιτρέπει την επεξεργασία βαρών μοντέλων που έχουν αποθηκευτεί εσφαλμένα μέσα σε δομές ZIP.

Κατανόηση και διόρθωση σφαλμάτων φόρτωσης σημείου ελέγχου PyTorch

Όταν συναντάς το επίφοβο , συνήθως υποδεικνύει ότι το αρχείο του σημείου ελέγχου είναι είτε κατεστραμμένο είτε έχει αποθηκευτεί σε απροσδόκητη μορφή. Στα σενάρια που παρέχονται, η βασική ιδέα είναι ο χειρισμός τέτοιων αρχείων με έξυπνες τεχνικές ανάκτησης. Για παράδειγμα, ελέγχοντας εάν το αρχείο είναι αρχείο ZIP χρησιμοποιώντας το η ενότητα είναι ένα κρίσιμο πρώτο βήμα. Αυτό διασφαλίζει ότι δεν φορτώνουμε τυφλά ένα μη έγκυρο αρχείο με . Με τη μόχλευση εργαλείων όπως zipfile.ZipFile και , μπορούμε να επιθεωρήσουμε και να εξαγάγουμε τα περιεχόμενα του αρχείου με ασφάλεια. Φανταστείτε να ξοδεύετε εβδομάδες εκπαιδεύοντας τα μοντέλα σας και ένα μόνο κατεστραμμένο σημείο ελέγχου σταματά τα πάντα—χρειάζεστε αξιόπιστες επιλογές ανάκτησης όπως αυτές!

Στο δεύτερο σενάριο, η εστίαση είναι αφού βεβαιωθείτε ότι έχει φορτωθεί σωστά. Εάν το αρχικό αρχείο έχει μικρά προβλήματα, αλλά εξακολουθεί να είναι μερικώς χρησιμοποιήσιμο, χρησιμοποιούμε για να το διορθώσετε και να το διαμορφώσετε ξανά. Για παράδειγμα, ας υποθέσουμε ότι έχετε ένα κατεστραμμένο αρχείο σημείου ελέγχου με το όνομα . Φορτώνοντας ξανά και αποθηκεύοντάς το σε ένα νέο αρχείο όπως fixed_CDF2_0.pth, διασφαλίζετε ότι συμμορφώνεται με τη σωστή μορφή σειριοποίησης PyTorch. Αυτή η απλή τεχνική είναι σωτήρια για μοντέλα που αποθηκεύτηκαν σε παλαιότερα πλαίσια ή περιβάλλοντα, καθιστώντας τα επαναχρησιμοποιήσιμα χωρίς επανεκπαίδευση.

Επιπλέον, η συμπερίληψη μιας δοκιμής μονάδας διασφαλίζει ότι οι λύσεις μας είναι και εργάζονται με συνέπεια. Χρησιμοποιώντας το ενότητα, μπορούμε να αυτοματοποιήσουμε την επικύρωση της φόρτωσης του σημείου ελέγχου, η οποία είναι ιδιαίτερα χρήσιμη εάν έχετε πολλά μοντέλα. Κάποτε χρειάστηκε να αντιμετωπίσω περισσότερα από 20 μοντέλα από ένα ερευνητικό έργο και η χειροκίνητη δοκιμή καθενός θα χρειαζόταν μέρες. Με τις δοκιμές μονάδας, ένα μόνο σενάριο μπορεί να τα επικυρώσει όλα μέσα σε λίγα λεπτά! Αυτός ο αυτοματισμός όχι μόνο εξοικονομεί χρόνο αλλά αποτρέπει και την παράβλεψη σφαλμάτων.

Τέλος, η δομή του σεναρίου διασφαλίζει τη συμβατότητα μεταξύ συσκευών (CPU και GPU) με το επιχείρημα. Αυτό το καθιστά ιδανικό για διαφορετικά περιβάλλοντα, είτε εκτελείτε τα μοντέλα τοπικά είτε σε διακομιστή cloud. Φανταστείτε αυτό: έχετε εκπαιδεύσει το μοντέλο σας σε μια GPU, αλλά πρέπει να το φορτώσετε σε μια μηχανή μόνο CPU. Χωρίς το map_location παράμετρο, πιθανότατα θα αντιμετωπίσετε σφάλματα. Καθορίζοντας τη σωστή συσκευή, το σενάριο χειρίζεται αυτές τις μεταβάσεις απρόσκοπτα, διασφαλίζοντας ότι τα μοντέλα που έχετε κερδίσει με κόπο λειτουργούν παντού. 😊

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()

Κατανόηση γιατί αποτυγχάνουν τα σημεία ελέγχου PyTorch και πώς να το αποτρέψετε

Μια παραμελημένη αιτία του εμφανίζεται όταν ένα σημείο ελέγχου PyTorch αποθηκεύεται χρησιμοποιώντας ένα της βιβλιοθήκης αλλά έχει φορτωθεί με νεότερη έκδοση ή το αντίστροφο. Οι ενημερώσεις του PyTorch μερικές φορές εισάγουν αλλαγές στις μορφές σειριοποίησης και αποσειροποίησης. Αυτές οι αλλαγές μπορεί να κάνουν τα παλαιότερα μοντέλα ασύμβατα, οδηγώντας σε σφάλματα κατά την προσπάθεια επαναφοράς τους. Για παράδειγμα, ένα σημείο ελέγχου που έχει αποθηκευτεί με το PyTorch 1.6 μπορεί να προκαλέσει προβλήματα φόρτωσης στο PyTorch 2.0.

Μια άλλη κρίσιμη πτυχή είναι η διασφάλιση ότι το αρχείο του σημείου ελέγχου αποθηκεύτηκε χρησιμοποιώντας με σωστό κρατικό λεξικό. Εάν κάποιος αποθήκευσε κατά λάθος ένα μοντέλο ή βάρη χρησιμοποιώντας μια μη τυπική μορφή, όπως ένα άμεσο αντικείμενο αντί για , μπορεί να οδηγήσει σε σφάλματα κατά τη φόρτωση. Για να αποφευχθεί αυτό, είναι καλύτερη πρακτική να αποθηκεύετε πάντα μόνο το και επαναφορτώστε τα βάρη ανάλογα. Αυτό διατηρεί το αρχείο του σημείου ελέγχου ελαφρύ, φορητό και λιγότερο επιρρεπές σε ζητήματα συμβατότητας.

Τέλος, παράγοντες που σχετίζονται με το σύστημα, όπως το λειτουργικό σύστημα ή το υλικό που χρησιμοποιείται, μπορούν να επηρεάσουν τη φόρτωση του σημείου ελέγχου. Για παράδειγμα, ένα μοντέλο που είναι αποθηκευμένο σε ένα μηχάνημα Linux χρησιμοποιώντας τανυστές GPU μπορεί να προκαλέσει διενέξεις όταν φορτώνεται σε μια μηχανή Windows με CPU. Χρησιμοποιώντας το Η παράμετρος, όπως φαίνεται προηγουμένως, βοηθά στην κατάλληλη επαναχάρτιση των τανυστών. Οι προγραμματιστές που εργάζονται σε πολλά περιβάλλοντα θα πρέπει πάντα να επικυρώνουν σημεία ελέγχου σε διαφορετικές ρυθμίσεις για να αποφύγουν εκπλήξεις της τελευταίας στιγμής. 😅

1. Γιατί παθαίνω κατά τη φόρτωση του μοντέλου PyTorch μου;
2. Αυτό το σφάλμα παρουσιάζεται συνήθως λόγω μη συμβατού ή κατεστραμμένου αρχείου σημείου ελέγχου. Μπορεί επίσης να συμβεί όταν χρησιμοποιείτε διαφορετικές εκδόσεις PyTorch μεταξύ αποθήκευσης και φόρτωσης.
3. Πώς μπορώ να διορθώσω ένα κατεστραμμένο αρχείο σημείου ελέγχου PyTorch;
4. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε για να ελέγξετε εάν το αρχείο είναι αρχείο ZIP ή να αποθηκεύσετε ξανά το σημείο ελέγχου με μετά την επισκευή του.
5. Ποιος είναι ο ρόλος του στο PyTorch;
6. Ο περιέχει τα βάρη και τις παραμέτρους του μοντέλου σε μορφή λεξικού. Να αποθηκεύετε και να φορτώνετε πάντα το για καλύτερη φορητότητα.
7. Πώς μπορώ να φορτώσω ένα σημείο ελέγχου PyTorch σε μια CPU;
8. Χρησιμοποιήστε το επιχείρημα μέσα για να αντιστοιχίσετε ξανά τους τανυστές από GPU σε CPU.
9. Μπορούν τα σημεία ελέγχου PyTorch να αποτύχουν λόγω διενέξεων εκδόσεων;
10. Ναι, τα παλαιότερα σημεία ελέγχου ενδέχεται να μην φορτώνονται σε νεότερες εκδόσεις του PyTorch. Συνιστάται η χρήση συνεπών εκδόσεων PyTorch κατά την αποθήκευση και τη φόρτωση.
11. Πώς μπορώ να ελέγξω εάν ένα αρχείο σημείου ελέγχου PyTorch είναι κατεστραμμένο;
12. Δοκιμάστε να φορτώσετε το αρχείο χρησιμοποιώντας . Εάν αυτό αποτύχει, επιθεωρήστε το αρχείο με εργαλεία όπως .
13. Ποιος είναι ο σωστός τρόπος αποθήκευσης και φόρτωσης μοντέλων PyTorch;
14. Πάντα να αποθηκεύετε χρησιμοποιώντας και φορτώστε χρησιμοποιώντας .
15. Γιατί το μοντέλο μου αποτυγχάνει να φορτώσει σε διαφορετική συσκευή;
16. Αυτό συμβαίνει όταν οι τανυστές αποθηκεύονται για GPU αλλά φορτώνονται σε μια CPU. Χρήση για να λυθεί αυτό.
17. Πώς μπορώ να επικυρώσω σημεία ελέγχου σε περιβάλλοντα;
18. Γράψτε δοκιμές μονάδας χρησιμοποιώντας για να ελέγξετε τη φόρτωση του μοντέλου σε διαφορετικές ρυθμίσεις (CPU, GPU, OS).
19. Μπορώ να επιθεωρήσω τα αρχεία των σημείων ελέγχου με μη αυτόματο τρόπο;
20. Ναι, μπορείτε να αλλάξετε την επέκταση σε .zip και να την ανοίξετε με ή διαχειριστές αρχείων για να επιθεωρήσουν τα περιεχόμενα.

Η φόρτωση σημείων ελέγχου PyTorch μπορεί μερικές φορές να προκαλέσει σφάλματα λόγω κατεστραμμένων αρχείων ή αναντιστοιχιών έκδοσης. Επαληθεύοντας τη μορφή του αρχείου και χρησιμοποιώντας κατάλληλα εργαλεία όπως ή επαναχαρτογραφώντας τανυστές, μπορείτε να ανακτήσετε αποτελεσματικά τα εκπαιδευμένα μοντέλα σας και να εξοικονομήσετε ώρες επανεκπαίδευσης.

Οι προγραμματιστές θα πρέπει να ακολουθούν βέλτιστες πρακτικές όπως η αποθήκευση του μόνο και επικύρωση μοντέλων σε περιβάλλοντα. Να θυμάστε ότι ο χρόνος που αφιερώνεται για την επίλυση αυτών των προβλημάτων διασφαλίζει ότι τα μοντέλα σας παραμένουν λειτουργικά, φορητά και συμβατά με οποιοδήποτε σύστημα ανάπτυξης. 🚀