Solucionando el error de carga del modelo PyTorch: _pickle.UnpicklingError: clave de carga no válida, 'x1f'

Resolución del error de punto de control del modelo de PyTorch: clave de carga no válida

Solución de backend de Python que utiliza el manejo de archivos y la carga de modelos adecuados

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.")

Solución alternativa: volver a guardar el archivo de punto de control

Solución basada en Python para reparar archivos de puntos de control dañados

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.")

Prueba unitaria para ambas soluciones

Pruebas unitarias para validar la carga del punto de control y la integridad del modelo 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()

Preguntas frecuentes sobre problemas de carga del punto de control de PyTorch

1. ¿Por qué estoy recibiendo _pickle.UnpicklingError al cargar mi modelo PyTorch?
2. Este error suele ocurrir debido a un archivo de punto de control incompatible o dañado. También puede suceder cuando se utilizan diferentes versiones de PyTorch entre guardar y cargar.
3. ¿Cómo soluciono un archivo de punto de control de PyTorch dañado?
4. puedes usar zipfile.ZipFile() para comprobar si el archivo es un archivo ZIP o volver a guardar el punto de control con torch.save() después de repararlo.
5. ¿Cuál es el papel del state_dict en PyTorch?
6. El state_dict Contiene los pesos y parámetros del modelo en formato de diccionario. Guarde y cargue siempre el state_dict para una mejor portabilidad.
7. ¿Cómo puedo cargar un punto de control de PyTorch en una CPU?
8. Utilice el map_location='cpu' argumento en torch.load() para reasignar tensores de GPU a CPU.
9. ¿Pueden fallar los puntos de control de PyTorch debido a conflictos de versiones?
10. Sí, es posible que los puntos de control más antiguos no se carguen en las versiones más nuevas de PyTorch. Se recomienda utilizar versiones consistentes de PyTorch al guardar y cargar.
11. ¿Cómo puedo comprobar si un archivo de punto de control de PyTorch está dañado?
12. Intente cargar el archivo usando torch.load(). Si eso falla, inspeccione el archivo con herramientas como zipfile.is_zipfile().
13. ¿Cuál es la forma correcta de guardar y cargar modelos de PyTorch?
14. Guardar siempre usando torch.save(model.state_dict()) y cargar usando model.load_state_dict().
15. ¿Por qué mi modelo no se carga en un dispositivo diferente?
16. Esto sucede cuando los tensores se guardan para la GPU pero se cargan en una CPU. Usar map_location para resolver esto.
17. ¿Cómo puedo validar puntos de control en todos los entornos?
18. Escribe pruebas unitarias usando unittest para verificar la carga del modelo en diferentes configuraciones (CPU, GPU, sistema operativo).
19. ¿Puedo inspeccionar archivos de puntos de control manualmente?
20. Sí, puedes cambiar la extensión a .zip y abrirlo con zipfile o administradores de archivos para inspeccionar el contenido.

Superar errores de carga del modelo PyTorch

La carga de puntos de control de PyTorch a veces puede generar errores debido a archivos dañados o discrepancias de versión. Verificando el formato del archivo y utilizando herramientas adecuadas como archivo zip o reasignar tensores, puede recuperar sus modelos entrenados de manera eficiente y ahorrar horas de reentrenamiento.

Los desarrolladores deben seguir las mejores prácticas, como guardar el dictado_estado y validar modelos en todos los entornos. Recuerde, el tiempo dedicado a resolver estos problemas garantiza que sus modelos sigan siendo funcionales, portátiles y compatibles con cualquier sistema de implementación. 🚀