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 : . 😩 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 ! 🚀

Commande	Exemple d'utilisation
zipfile.is_zipfile()	Cette commande vérifie si un fichier donné est une archive ZIP valide. Dans le contexte de ce script, il vérifie si le fichier de modèle corrompu pourrait en réalité être un fichier ZIP au lieu d'un point de contrôle PyTorch.
zipfile.ZipFile()	Permet de lire et d'extraire le contenu d'une archive ZIP. Ceci est utilisé pour ouvrir et analyser les fichiers de modèle potentiellement mal enregistrés.
io.BytesIO()	Crée un flux binaire en mémoire pour gérer les données binaires, comme le contenu des fichiers lus à partir d'archives ZIP, sans les enregistrer sur le disque.
torch.load(map_location=...)	Charge un fichier de point de contrôle PyTorch tout en permettant à l'utilisateur de remapper les tenseurs sur un périphérique spécifique, tel qu'un CPU ou un GPU.
torch.save()	Réenregistre un fichier de point de contrôle PyTorch dans un format approprié. Ceci est crucial pour réparer les fichiers corrompus ou mal formatés.
unittest.TestCase	Faisant partie du module unittest intégré de Python, cette classe permet de créer des tests unitaires pour vérifier la fonctionnalité du code et détecter les erreurs.
self.assertTrue()	Valide qu’une condition est vraie dans un test unitaire. Ici, il confirme que le point de contrôle se charge avec succès sans erreur.
timm.create_model()	Spécifique au bibliothèque, cette fonction initialise des architectures de modèles prédéfinies. Il est utilisé pour créer le modèle 'legacy_xception' dans ce script.
map_location=device	Un paramètre de torch.load() qui spécifie le périphérique (CPU/GPU) où les tenseurs chargés doivent être alloués, garantissant la compatibilité.
with archive.open(file)	Permet de lire un fichier spécifique dans une archive ZIP. Cela permet de traiter les poids de modèle stockés de manière incorrecte dans les structures ZIP.

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

En rencontrant le redoutable , 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 Le module est une première étape cruciale. Cela garantit que nous ne chargeons pas aveuglément un fichier invalide avec . En tirant parti d'outils comme zipfile.ZipFile et , 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 après s'être assuré qu'il est correctement chargé. Si le fichier original présente des problèmes mineurs mais est encore partiellement utilisable, nous utilisons pour le réparer et le reformater. Par exemple, supposons que vous ayez un fichier de point de contrôle corrompu nommé . 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 et travailler de manière cohérente. En utilisant le 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 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 se produit lorsqu'un point de contrôle PyTorch est enregistré à l'aide d'un 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 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 , cela peut entraîner des erreurs lors du chargement. Pour éviter cela, il est préférable de toujours sauvegarder uniquement le 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 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. 😅

1. Pourquoi est-ce que je reçois lors du chargement de mon modèle PyTorch ?
2. Cette erreur se produit généralement en raison d'un fichier de point de contrôle incompatible ou corrompu. Cela peut également se produire lors de l'utilisation de différentes versions de PyTorch entre l'enregistrement et le chargement.
3. Comment réparer un fichier de point de contrôle PyTorch corrompu ?
4. Vous pouvez utiliser pour vérifier si le fichier est une archive ZIP ou réenregistrer le point de contrôle avec après l'avoir réparé.
5. Quel est le rôle du dans PyTorch ?
6. Le contient les poids et les paramètres du modèle sous forme de dictionnaire. Enregistrez et chargez toujours le pour une meilleure portabilité.
7. Comment puis-je charger un point de contrôle PyTorch sur un CPU ?
8. Utilisez le argument dans pour remapper les tenseurs du GPU au CPU.
9. Les points de contrôle PyTorch peuvent-ils échouer en raison de conflits de versions ?
10. Oui, les anciens points de contrôle peuvent ne pas se charger dans les versions plus récentes de PyTorch. Il est recommandé d'utiliser des versions cohérentes de PyTorch lors de l'enregistrement et du chargement.
11. Comment puis-je vérifier si un fichier de point de contrôle PyTorch est corrompu ?
12. Essayez de charger le fichier en utilisant . Si cela échoue, inspectez le fichier avec des outils tels que .
13. Quelle est la bonne façon de sauvegarder et de charger des modèles PyTorch ?
14. Enregistrez toujours en utilisant et charger en utilisant .
15. Pourquoi mon modèle ne parvient-il pas à se charger sur un autre appareil ?
16. Cela se produit lorsque les tenseurs sont enregistrés pour le GPU mais chargés sur un CPU. Utiliser pour résoudre cela.
17. Comment puis-je valider les points de contrôle dans tous les environnements ?
18. Écrire des tests unitaires en utilisant pour vérifier le chargement du modèle sur différentes configurations (CPU, GPU, OS).
19. Puis-je inspecter les fichiers de point de contrôle manuellement ?
20. Oui, vous pouvez changer l'extension en .zip et l'ouvrir avec ou des gestionnaires d'archives pour inspecter le contenu.

Le chargement des points de contrôle PyTorch peut parfois générer des erreurs en raison de fichiers corrompus ou de divergences de versions. En vérifiant le format du fichier et en utilisant des outils appropriés comme ou en remappant les tenseurs, vous pouvez récupérer efficacement vos modèles entraînés et économiser des heures de réentraînement.

Les développeurs doivent suivre les meilleures pratiques telles que la sauvegarde du uniquement et en validant les modèles dans tous les environnements. N'oubliez pas que le temps passé à résoudre ces problèmes garantit que vos modèles restent fonctionnels, portables et compatibles avec n'importe quel système de déploiement. 🚀