PyTorch मॉडल लोडिंग त्रुटि को ठीक करना: _pickle.UnpickleingError: अमान्य लोड कुंजी, 'x1f'

PyTorch मॉडल चेकप्वाइंट विफल क्यों होते हैं: लोडिंग त्रुटि के बारे में गहन जानकारी

कल्पना कीजिए कि 40 मशीन लर्निंग मॉडलों पर पूरे एक महीने का प्रशिक्षण खर्च किया गया, लेकिन जब उनका वजन उठाने की कोशिश की गई तो एक गुप्त त्रुटि का सामना करना पड़ा: . 😩 यदि आप PyTorch के साथ काम कर रहे हैं और इस मुद्दे पर आते हैं, तो आप जानते हैं कि यह कितना निराशाजनक हो सकता है।

त्रुटि आम तौर पर तब होती है जब आपकी चेकपॉइंट फ़ाइल में कुछ गड़बड़ी होती है, या तो भ्रष्टाचार के कारण, किसी असंगत प्रारूप के कारण, या जिस तरह से इसे सहेजा गया था। एक डेवलपर या डेटा वैज्ञानिक के रूप में, ऐसी तकनीकी गड़बड़ियों से निपटना उस समय दीवार से टकराने जैसा महसूस हो सकता है जब आप प्रगति करने वाले हों।

अभी पिछले महीने, मुझे अपने PyTorch मॉडल को पुनर्स्थापित करने का प्रयास करते समय इसी तरह की समस्या का सामना करना पड़ा था। इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि मैंने PyTorch के कितने संस्करण आज़माए या एक्सटेंशन संशोधित किए, वज़न लोड ही नहीं हुआ। एक बिंदु पर, मैंने फ़ाइल को ज़िप संग्रह के रूप में खोलने की भी कोशिश की, इसका मैन्युअल रूप से निरीक्षण करने की उम्मीद में-दुर्भाग्य से, त्रुटि बनी रही।

इस लेख में, हम बताएंगे कि इस त्रुटि का क्या अर्थ है, ऐसा क्यों होता है, और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि आप इसे कैसे हल कर सकते हैं। चाहे आप शुरुआती हों या अनुभवी पेशेवर, अंत तक, आप अपने PyTorch मॉडल के साथ ट्रैक पर वापस आ जाएंगे। चलो अंदर गोता लगाएँ! 🚀

आज्ञा	उपयोग का उदाहरण
zipfile.is_zipfile()	यह कमांड जाँचता है कि दी गई फ़ाइल वैध ज़िप संग्रह है या नहीं। इस स्क्रिप्ट के संदर्भ में, यह सत्यापित करता है कि क्या दूषित मॉडल फ़ाइल वास्तव में PyTorch चेकपॉइंट के बजाय एक ज़िप फ़ाइल हो सकती है।
zipfile.ZipFile()	ज़िप संग्रह की सामग्री को पढ़ने और निकालने की अनुमति देता है। इसका उपयोग संभावित रूप से गलत तरीके से सहेजी गई मॉडल फ़ाइलों को खोलने और उनका विश्लेषण करने के लिए किया जाता है।
io.BytesIO()	बाइनरी डेटा को संभालने के लिए इन-मेमोरी बाइनरी स्ट्रीम बनाता है, जैसे ज़िप अभिलेखागार से पढ़ी गई फ़ाइल सामग्री, डिस्क पर सहेजे बिना।
torch.load(map_location=...)	उपयोगकर्ता को सीपीयू या जीपीयू जैसे किसी विशिष्ट डिवाइस पर टेंसर को रीमैप करने की अनुमति देते हुए एक PyTorch चेकपॉइंट फ़ाइल लोड करता है।
torch.save()	PyTorch चेकपॉइंट फ़ाइल को उचित प्रारूप में पुनः सहेजता है। यह दूषित या गलत स्वरूपित फ़ाइलों को ठीक करने के लिए महत्वपूर्ण है।
unittest.TestCase	पायथन के अंतर्निहित यूनिटटेस्ट मॉड्यूल का हिस्सा, यह वर्ग कोड कार्यक्षमता को सत्यापित करने और त्रुटियों का पता लगाने के लिए यूनिट परीक्षण बनाने में मदद करता है।
self.assertTrue()	सत्यापित करता है कि एक इकाई परीक्षण के भीतर एक शर्त सत्य है। यहां, यह पुष्टि करता है कि चेकपॉइंट त्रुटियों के बिना सफलतापूर्वक लोड होता है।
timm.create_model()	के लिए विशिष्ट लाइब्रेरी, यह फ़ंक्शन पूर्व-परिभाषित मॉडल आर्किटेक्चर को प्रारंभ करता है। इसका उपयोग इस स्क्रिप्ट में 'legacy_xception' मॉडल बनाने के लिए किया जाता है।
map_location=device	मशाल.लोड() का एक पैरामीटर जो डिवाइस (सीपीयू/जीपीयू) को निर्दिष्ट करता है जहां संगतता सुनिश्चित करते हुए लोड किए गए टेंसर आवंटित किए जाने चाहिए।
with archive.open(file)	ज़िप संग्रह के अंदर एक विशिष्ट फ़ाइल को पढ़ने की अनुमति देता है। यह ज़िप संरचनाओं के अंदर गलत तरीके से संग्रहीत मॉडल भार को संसाधित करने में सक्षम बनाता है।

PyTorch चेकपॉइंट लोडिंग त्रुटियों को समझना और ठीक करना

खूंखार का सामना करते समय , यह आमतौर पर इंगित करता है कि चेकपॉइंट फ़ाइल या तो दूषित है या अप्रत्याशित प्रारूप में सहेजी गई है। प्रदान की गई स्क्रिप्ट में, मुख्य विचार ऐसी फ़ाइलों को स्मार्ट पुनर्प्राप्ति तकनीकों के साथ संभालना है। उदाहरण के लिए, इसका उपयोग करके जाँच करना कि फ़ाइल एक ज़िप संग्रह है या नहीं मॉड्यूल एक महत्वपूर्ण पहला कदम है. यह सुनिश्चित करता है कि हम आँख बंद करके कोई अमान्य फ़ाइल लोड नहीं कर रहे हैं . जैसे उपकरणों का लाभ उठाकर ज़िपफ़ाइल.ज़िपफ़ाइल और , हम फ़ाइल की सामग्री का सुरक्षित रूप से निरीक्षण और निकाल सकते हैं। अपने मॉडलों को प्रशिक्षित करने में कई सप्ताह बिताने की कल्पना करें, और एक भ्रष्ट चेकपॉइंट सब कुछ रोक देता है - आपको इन जैसे विश्वसनीय पुनर्प्राप्ति विकल्पों की आवश्यकता है!

दूसरी स्क्रिप्ट में फोकस इसी पर है यह सुनिश्चित करने के बाद कि यह सही ढंग से लोड किया गया है। यदि मूल फ़ाइल में मामूली समस्याएं हैं लेकिन फिर भी आंशिक रूप से उपयोग करने योग्य है, तो हम इसका उपयोग करते हैं इसे ठीक करने और पुन: स्वरूपित करने के लिए। उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि आपके पास एक दूषित चेकपॉइंट फ़ाइल नाम है . इसे पुनः लोड करके और एक नई फ़ाइल में सहेजकर फिक्स्ड_सीडीएफ2_0.pth, आप सुनिश्चित करते हैं कि यह सही PyTorch क्रमांकन प्रारूप का पालन करता है। यह सरल तकनीक उन मॉडलों के लिए एक जीवनरक्षक है जो पुराने ढांचे या वातावरण में सहेजे गए थे, जिससे उन्हें पुन: प्रशिक्षण के बिना पुन: प्रयोज्य बना दिया गया।

इसके अतिरिक्त, एक इकाई परीक्षण का समावेश यह सुनिश्चित करता है कि हमारे समाधान हैं और लगातार काम करें. का उपयोग मॉड्यूल, हम चेकपॉइंट लोडिंग के सत्यापन को स्वचालित कर सकते हैं, जो विशेष रूप से उपयोगी है यदि आपके पास एकाधिक मॉडल हैं। एक बार मुझे एक शोध परियोजना से 20 से अधिक मॉडलों से निपटना पड़ा, और प्रत्येक को मैन्युअल रूप से परीक्षण करने में कई दिन लग गए। यूनिट परीक्षणों के साथ, एक एकल स्क्रिप्ट उन सभी को मिनटों के भीतर मान्य कर सकती है! यह स्वचालन न केवल समय बचाता है बल्कि त्रुटियों को नज़रअंदाज़ होने से भी बचाता है।

अंत में, स्क्रिप्ट की संरचना सभी डिवाइसों (सीपीयू और जीपीयू) के साथ संगतता सुनिश्चित करती है तर्क। यह इसे विविध वातावरणों के लिए एकदम सही बनाता है, चाहे आप मॉडल स्थानीय रूप से चला रहे हों या क्लाउड सर्वर पर। इसे चित्रित करें: आपने अपने मॉडल को एक जीपीयू पर प्रशिक्षित किया है लेकिन इसे केवल-सीपीयू मशीन पर लोड करने की आवश्यकता है। के बिना मानचित्र_स्थान पैरामीटर, आपको संभवतः त्रुटियों का सामना करना पड़ेगा। सही डिवाइस निर्दिष्ट करके, स्क्रिप्ट इन बदलावों को निर्बाध रूप से संभालती है, यह सुनिश्चित करती है कि आपके कड़ी मेहनत से बनाए गए मॉडल हर जगह काम करते हैं। 😊

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()

यह समझना कि PyTorch चेकप्वाइंट विफल क्यों होते हैं और इसे कैसे रोकें

का एक अनदेखा कारण तब होता है जब एक PyTorch चेकपॉइंट को किसी का उपयोग करके सहेजा जाता है लाइब्रेरी का लेकिन एक नए संस्करण से भरा हुआ, या इसके विपरीत। PyTorch अपडेट कभी-कभी क्रमबद्धता और डिसेरिएलाइज़ेशन प्रारूपों में परिवर्तन पेश करते हैं। ये परिवर्तन पुराने मॉडलों को असंगत बना सकते हैं, जिससे उन्हें पुनर्स्थापित करने का प्रयास करते समय त्रुटियाँ हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, PyTorch 1.6 के साथ सहेजा गया चेकपॉइंट PyTorch 2.0 में लोडिंग समस्याओं का कारण बन सकता है।

एक अन्य महत्वपूर्ण पहलू यह सुनिश्चित करना है कि चेकपॉइंट फ़ाइल का उपयोग करके सहेजा गया था एक सही राज्य शब्दकोश के साथ. यदि किसी ने गलती से किसी मॉडल या वज़न को गैर-मानक प्रारूप का उपयोग करके सहेजा है, जैसे कि इसके बजाय कोई प्रत्यक्ष वस्तु , इसके परिणामस्वरूप लोडिंग के दौरान त्रुटियां हो सकती हैं। इससे बचने के लिए, हमेशा केवल बचत करना सर्वोत्तम अभ्यास है और तदनुसार वजन पुनः लोड करें। यह चेकपॉइंट फ़ाइल को हल्का, पोर्टेबल और संगतता समस्याओं से कम प्रभावित रखता है।

अंत में, सिस्टम-विशिष्ट कारक, जैसे कि ऑपरेटिंग सिस्टम या प्रयुक्त हार्डवेयर, चेकपॉइंट लोडिंग को प्रभावित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, जीपीयू टेंसर का उपयोग करके लिनक्स मशीन पर सहेजा गया मॉडल सीपीयू के साथ विंडोज मशीन पर लोड होने पर टकराव का कारण बन सकता है। का उपयोग पैरामीटर, जैसा कि पहले दिखाया गया है, टेंसर को उचित रूप से रीमैप करने में मदद करता है। एकाधिक परिवेशों पर काम करने वाले डेवलपर्स को अंतिम समय में होने वाले आश्चर्यों से बचने के लिए हमेशा विभिन्न सेटअपों पर चेकपॉइंट्स को मान्य करना चाहिए। 😅

1. मुझे क्यों मिल रहा है मेरा PyTorch मॉडल लोड करते समय?
2. यह त्रुटि आमतौर पर असंगत या दूषित चेकपॉइंट फ़ाइल के कारण होती है। यह बचत और लोडिंग के बीच विभिन्न PyTorch संस्करणों का उपयोग करने पर भी हो सकता है।
3. मैं दूषित PyTorch चेकपॉइंट फ़ाइल को कैसे ठीक करूँ?
4. आप उपयोग कर सकते हैं यह जांचने के लिए कि क्या फ़ाइल एक ज़िप संग्रह है या चेकपॉइंट को फिर से सहेजें इसकी मरम्मत के बाद.
5. की क्या भूमिका है PyTorch में?
6. शब्दकोश प्रारूप में मॉडल के वजन और पैरामीटर शामिल हैं। हमेशा सहेजें और लोड करें बेहतर पोर्टेबिलिटी के लिए.
7. मैं सीपीयू पर PyTorch चेकपॉइंट कैसे लोड कर सकता हूं?
8. उपयोग में तर्क जीपीयू से सीपीयू तक टेंसर को रीमैप करने के लिए।
9. क्या संस्करण विरोध के कारण PyTorch चौकियाँ विफल हो सकती हैं?
10. हाँ, पुराने चेकप्वाइंट PyTorch के नए संस्करणों में लोड नहीं हो सकते हैं। सहेजते और लोड करते समय लगातार PyTorch संस्करणों का उपयोग करने की अनुशंसा की जाती है।
11. मैं कैसे जांच सकता हूं कि PyTorch चेकपॉइंट फ़ाइल दूषित है या नहीं?
12. का उपयोग करके फ़ाइल लोड करने का प्रयास करें . यदि वह विफल रहता है, तो जैसे टूल से फ़ाइल का निरीक्षण करें .
13. PyTorch मॉडल को सहेजने और लोड करने का सही तरीका क्या है?
14. प्रयोग करके हमेशा बचत करें और का उपयोग करके लोड करें .
15. मेरा मॉडल किसी भिन्न डिवाइस पर लोड होने में विफल क्यों होता है?
16. ऐसा तब होता है जब टेंसर को GPU के लिए सहेजा जाता है लेकिन CPU पर लोड किया जाता है। उपयोग इसे हल करने के लिए.
17. मैं विभिन्न परिवेशों में चौकियों को कैसे मान्य कर सकता हूँ?
18. का उपयोग करके इकाई परीक्षण लिखें विभिन्न सेटअपों (सीपीयू, जीपीयू, ओएस) पर मॉडल लोडिंग की जांच करने के लिए।
19. क्या मैं चेकपॉइंट फ़ाइलों का मैन्युअल रूप से निरीक्षण कर सकता हूँ?
20. हां, आप एक्सटेंशन को .zip में बदल सकते हैं और इसके साथ खोल सकते हैं या सामग्री का निरीक्षण करने के लिए संग्रह प्रबंधक।

PyTorch चौकियों को लोड करने से कभी-कभी दूषित फ़ाइलों या संस्करण बेमेल के कारण त्रुटियाँ हो सकती हैं। फ़ाइल प्रारूप को सत्यापित करके और जैसे उचित टूल का उपयोग करके या टेंसर को रीमैपिंग करके, आप अपने प्रशिक्षित मॉडल को कुशलतापूर्वक पुनर्प्राप्त कर सकते हैं और पुन: प्रशिक्षण के घंटे बचा सकते हैं।

डेवलपर्स को बचत जैसी सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करना चाहिए केवल और पूरे वातावरण में मॉडलों को मान्य करना। याद रखें, इन समस्याओं को हल करने में बिताया गया समय यह सुनिश्चित करता है कि आपके मॉडल कार्यात्मक, पोर्टेबल और किसी भी परिनियोजन प्रणाली के साथ संगत रहें। 🚀