Correction de l'erreur de chargement du modèle PyTorch : _pickle.UnpicklingError : clé de chargement non valide, 'x1f'

Pourquoi les points de contrôle du modèle PyTorch échouent : une analyse approfondie de l'erreur de chargement

Imaginez passer un mois entier à entraîner plus de 40 modèles d'apprentissage automatique, pour ensuite rencontrer une erreur énigmatique lorsque vous essayez de charger leurs pondérations : _pickle.UnpicklingError : clé de chargement non valide, 'x1f'. 😩 Si vous travaillez avec PyTorch et rencontrez ce problème, vous savez à quel point cela peut être frustrant.

L'erreur se produit généralement lorsque quelque chose ne va pas avec votre fichier de point de contrôle, soit en raison d'une corruption, d'un format incompatible ou de la façon dont il a été enregistré. En tant que développeur ou data scientist, faire face à de tels problèmes techniques peut donner l’impression de se heurter à un mur alors que vous êtes sur le point de progresser.

Le mois dernier, j'ai rencontré un problème similaire en essayant de restaurer mes modèles PyTorch. Peu importe le nombre de versions de PyTorch que j'ai essayées ou d'extensions que j'ai modifiées, les poids ne se chargeaient tout simplement pas. À un moment donné, j'ai même essayé d'ouvrir le fichier sous forme d'archive ZIP, dans l'espoir de l'inspecter manuellement. Malheureusement, l'erreur a persisté.

Dans cet article, nous expliquerons ce que signifie cette erreur, pourquoi elle se produit et, surtout, comment vous pouvez la résoudre. Que vous soyez débutant ou professionnel chevronné, à la fin, vous serez de nouveau sur la bonne voie avec vos modèles PyTorch. Allons-y ! 🚀

Comprendre et corriger les erreurs de chargement du point de contrôle PyTorch

En rencontrant le redoutable _pickle.UnpicklingError : clé de chargement non valide, 'x1f', cela indique généralement que le fichier de point de contrôle est corrompu ou a été enregistré dans un format inattendu. Dans les scripts fournis, l'idée clé est de gérer ces fichiers avec des techniques de récupération intelligente. Par exemple, vérifier si le fichier est une archive ZIP à l'aide du fichier zip Le module est une première étape cruciale. Cela garantit que nous ne chargeons pas aveuglément un fichier invalide avec torche.load(). En tirant parti d'outils comme zipfile.ZipFile et io.OctetsIO, nous pouvons inspecter et extraire le contenu du fichier en toute sécurité. Imaginez que vous passiez des semaines à entraîner vos modèles et qu'un seul point de contrôle corrompu arrête tout : vous avez besoin d'options de récupération fiables comme celles-ci !

Dans le deuxième scénario, l'accent est mis sur réenregistrer le point de contrôle après s'être assuré qu'il est correctement chargé. Si le fichier original présente des problèmes mineurs mais est encore partiellement utilisable, nous utilisons torche.save() pour le réparer et le reformater. Par exemple, supposons que vous ayez un fichier de point de contrôle corrompu nommé CDF2_0.pth. En le rechargeant et en l'enregistrant dans un nouveau fichier comme fixe_CDF2_0.pth, vous vous assurez qu'il respecte le bon format de sérialisation PyTorch. Cette technique simple est une bouée de sauvetage pour les modèles qui ont été enregistrés dans des frameworks ou des environnements plus anciens, les rendant réutilisables sans recyclage.

De plus, l'inclusion d'un test unitaire garantit que nos solutions sont fiable et travailler de manière cohérente. En utilisant le test unitaire module, nous pouvons automatiser la validation du chargement des points de contrôle, ce qui est particulièrement utile si vous avez plusieurs modèles. Une fois, j'ai dû gérer plus de 20 modèles issus d'un projet de recherche, et tester manuellement chacun d'entre eux aurait pris des jours. Avec les tests unitaires, un seul script peut tous les valider en quelques minutes ! Cette automatisation permet non seulement de gagner du temps, mais évite également que des erreurs ne soient négligées.

Enfin, la structure du script garantit la compatibilité entre les appareils (CPU et GPU) avec le map_location argument. Cela le rend parfait pour divers environnements, que vous exécutiez les modèles localement ou sur un serveur cloud. Imaginez ceci : vous avez entraîné votre modèle sur un GPU mais vous devez le charger sur une machine équipée uniquement de CPU. Sans le map_location paramètre, vous seriez probablement confronté à des erreurs. En spécifiant le bon appareil, le script gère ces transitions de manière transparente, garantissant que vos modèles durement gagnés fonctionnent partout. 😊

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()

Comprendre pourquoi les points de contrôle PyTorch échouent et comment l'éviter

Une cause négligée de la _pickle.UnpicklingError se produit lorsqu'un point de contrôle PyTorch est enregistré à l'aide d'un ancienne version de la bibliothèque mais chargé avec une version plus récente, ou vice versa. Les mises à jour de PyTorch introduisent parfois des modifications dans les formats de sérialisation et de désérialisation. Ces modifications peuvent rendre les anciens modèles incompatibles, entraînant des erreurs lors de la tentative de restauration. Par exemple, un point de contrôle enregistré avec PyTorch 1.6 peut provoquer des problèmes de chargement dans PyTorch 2.0.

Un autre aspect critique est de s'assurer que le fichier de point de contrôle a été enregistré à l'aide de torche.save() avec un dictionnaire d'état correct. Si quelqu'un a enregistré par erreur un modèle ou des poids en utilisant un format non standard, tel qu'un objet direct au lieu de son state_dict, cela peut entraîner des erreurs lors du chargement. Pour éviter cela, il est préférable de toujours sauvegarder uniquement le state_dict et rechargez les poids en conséquence. Cela permet de conserver le fichier de point de contrôle léger, portable et moins sujet aux problèmes de compatibilité.

Enfin, des facteurs spécifiques au système, tels que le système d'exploitation ou le matériel utilisé, peuvent affecter le chargement du point de contrôle. Par exemple, un modèle enregistré sur une machine Linux à l'aide de tenseurs GPU peut provoquer des conflits lorsqu'il est chargé sur une machine Windows dotée d'un processeur. En utilisant le map_location Le paramètre, comme indiqué précédemment, permet de remapper les tenseurs de manière appropriée. Les développeurs travaillant sur plusieurs environnements doivent toujours valider les points de contrôle sur différentes configurations pour éviter les surprises de dernière minute. 😅