Ispravljanje pogreške pri učitavanju PyTorch modela: _pickle.UnpicklingError: nevažeći ključ za učitavanje, 'x1f'

Rješavanje pogreške kontrolne točke modela PyTorch: nevažeći ključ za učitavanje

Python pozadinsko rješenje koje koristi ispravno rukovanje datotekama i učitavanje modela

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.")

Alternativno rješenje: Ponovno spremanje datoteke kontrolne točke

Rješenje temeljeno na Pythonu za popravak oštećene datoteke kontrolne točke

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.")

Jedinični test za oba rješenja

Jedinični testovi za provjeru valjanosti učitavanja kontrolnih točaka i integritet modela 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()

Često postavljana pitanja o problemima s učitavanjem kontrolne točke PyTorcha

1. Zašto dobivam _pickle.UnpicklingError prilikom učitavanja mog PyTorch modela?
2. Do ove pogreške obično dolazi zbog nekompatibilne ili oštećene datoteke kontrolne točke. To se također može dogoditi kada koristite različite verzije PyTorcha između spremanja i učitavanja.
3. Kako mogu popraviti oštećenu PyTorch datoteku kontrolne točke?
4. Možete koristiti zipfile.ZipFile() kako biste provjerili je li datoteka ZIP arhiva ili ponovno spremite kontrolnu točku s torch.save() nakon popravka.
5. Koja je uloga state_dict u PyTorchu?
6. The state_dict sadrži težine i parametre modela u obliku rječnika. Uvijek spremajte i učitavajte state_dict za bolju prenosivost.
7. Kako mogu učitati PyTorch kontrolnu točku na CPU?
8. Koristite map_location='cpu' argument u torch.load() za ponovno mapiranje tenzora s GPU-a na CPU.
9. Mogu li PyTorch kontrolne točke propasti zbog sukoba verzija?
10. Da, starije kontrolne točke možda se neće učitati u novijim verzijama PyTorcha. Preporuča se koristiti dosljedne verzije PyTorcha prilikom spremanja i učitavanja.
11. Kako mogu provjeriti je li PyTorch datoteka kontrolne točke oštećena?
12. Pokušajte učitati datoteku pomoću torch.load(). Ako to ne uspije, pregledajte datoteku alatima poput zipfile.is_zipfile().
13. Koji je ispravan način za spremanje i učitavanje PyTorch modela?
14. Uvijek štedite pomoću torch.save(model.state_dict()) i opterećenje pomoću model.load_state_dict().
15. Zašto se moj model ne može učitati na drugom uređaju?
16. To se događa kada se tenzori spremaju za GPU, ali učitavaju na CPU. Koristiti map_location riješiti ovo.
17. Kako mogu potvrditi kontrolne točke u različitim okruženjima?
18. Napišite jedinične testove pomoću unittest za provjeru učitavanja modela na različitim postavkama (CPU, GPU, OS).
19. Mogu li ručno pregledati datoteke kontrolnih točaka?
20. Da, možete promijeniti nastavak u .zip i otvoriti ga s zipfile ili upraviteljima arhiva da pregledaju sadržaj.

Prevladavanje pogrešaka pri učitavanju PyTorch modela

Učitavanje kontrolnih točaka PyTorcha ponekad može uzrokovati pogreške zbog oštećenih datoteka ili nepodudarnosti verzija. Provjerom formata datoteke i korištenjem odgovarajućih alata poput zip datoteka ili remapiranjem tenzora, možete učinkovito oporaviti svoje uvježbane modele i uštedjeti sate ponovnog uvježbavanja.

Razvojni programeri trebali bi slijediti najbolje prakse poput spremanja državni_dikt samo i provjera valjanosti modela u različitim okruženjima. Upamtite, vrijeme potrošeno na rješavanje ovih problema osigurava da vaši modeli ostanu funkcionalni, prenosivi i kompatibilni s bilo kojim sustavom za implementaciju. 🚀