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

Zašto ne uspijevaju kontrolne točke modela PyTorch: detaljan uvid u pogrešku pri učitavanju

Zamislite da provedete cijeli mjesec trenirajući više od 40 modela strojnog učenja, samo da biste naišli na zagonetnu pogrešku kada pokušavate učitati njihove težine: . 😩 Ako radite s PyTorchom i naiđete na ovaj problem, znate koliko to može biti frustrirajuće.

Pogreška se obično javlja kada nešto nije u redu s vašom datotekom kontrolne točke, bilo zbog oštećenja, nekompatibilnog formata ili načina na koji je spremljena. Kao programer ili podatkovni znanstvenik, suočavanje s takvim tehničkim greškama može vam se činiti kao da ste udarili u zid baš kad namjeravate napredovati.

Baš prošlog mjeseca suočio sam se sa sličnim problemom dok sam pokušavao vratiti svoje PyTorch modele. Bez obzira na to koliko sam verzija PyTorcha isprobao ili proširenja izmijenio, težine se jednostavno nisu učitavale. U jednom sam trenutku čak pokušao otvoriti datoteku kao ZIP arhivu, nadajući se da ću je ručno pregledati - nažalost, pogreška je i dalje postojala.

U ovom ćemo članku raščlaniti što ova pogreška znači, zašto se događa i, što je najvažnije, kako je možete riješiti. Bilo da ste početnik ili iskusni profesionalac, na kraju ćete se vratiti na pravi put sa svojim PyTorch modelima. Zaronimo! 🚀

Naredba	Primjer upotrebe
zipfile.is_zipfile()	Ova naredba provjerava je li data datoteka valjana ZIP arhiva. U kontekstu ove skripte, provjerava je li oštećena datoteka modela zapravo ZIP datoteka umjesto PyTorch kontrolne točke.
zipfile.ZipFile()	Omogućuje čitanje i izdvajanje sadržaja ZIP arhive. Ovo se koristi za otvaranje i analizu potencijalno pogrešno spremljenih datoteka modela.
io.BytesIO()	Stvara binarni tok u memoriji za rukovanje binarnim podacima, poput sadržaja datoteke pročitanog iz ZIP arhiva, bez spremanja na disk.
torch.load(map_location=...)	Učitava PyTorch datoteku kontrolne točke dok korisniku omogućuje ponovno mapiranje tenzora na određeni uređaj, kao što je CPU ili GPU.
torch.save()	Ponovno sprema datoteku kontrolne točke PyTorcha u ispravnom formatu. Ovo je ključno za popravljanje oštećenih ili pogrešno formatiranih datoteka.
unittest.TestCase	Dio Pythonovog ugrađenog modula unittest, ova klasa pomaže u stvaranju jediničnih testova za provjeru funkcionalnosti koda i otkrivanje pogrešaka.
self.assertTrue()	Provjerava je li uvjet istinit unutar testa jedinice. Ovdje se potvrđuje da se kontrolna točka uspješno učitava bez grešaka.
timm.create_model()	Specifično za knjižnici, ova funkcija inicijalizira unaprijed definirane arhitekture modela. Koristi se za stvaranje modela 'legacy_xception' u ovoj skripti.
map_location=device	Parametar torch.load() koji navodi uređaj (CPU/GPU) na koji se trebaju dodijeliti učitani tenzori, čime se osigurava kompatibilnost.
with archive.open(file)	Omogućuje čitanje određene datoteke unutar ZIP arhive. To omogućuje obradu težine modela pogrešno pohranjenih unutar ZIP struktura.

Razumijevanje i popravljanje pogrešaka pri učitavanju kontrolne točke PyTorcha

Pri susretu sa strahovitim , to obično znači da je datoteka kontrolne točke ili oštećena ili je spremljena u neočekivanom formatu. U ponuđenim skriptama ključna ideja je rukovanje takvim datotekama tehnikama pametnog oporavka. Na primjer, provjera je li datoteka ZIP arhiva pomoću modul ključni je prvi korak. To osigurava da ne učitavamo slijepo nevažeću datoteku . Korištenjem alata kao što su zipfile.ZipFile i , možemo pregledati i izdvojiti sadržaj datoteke na siguran način. Zamislite da provodite tjedne trenirajući svoje modele, a jedna oštećena kontrolna točka zaustavlja sve—potrebne su vam pouzdane mogućnosti oporavka poput ovih!

U drugom scenariju fokus je na nakon što se uvjerite da je ispravno učitan. Ako izvorna datoteka ima manjih problema, ali je još uvijek djelomično upotrebljiva, koristimo popraviti i preformatirati. Na primjer, pretpostavimo da imate oštećenu datoteku kontrolne točke pod nazivom . Ponovnim učitavanjem i spremanjem u novu datoteku poput fiksni_CDF2_0.pth, osiguravate da se pridržava ispravnog PyTorch formata serijalizacije. Ova jednostavna tehnika spas je za modele koji su spremljeni u starijim okvirima ili okruženjima, što ih čini ponovno upotrebljivim bez ponovne obuke.

Dodatno, uključivanje jediničnog testa osigurava da su naša rješenja i raditi dosljedno. Korištenje modula, možemo automatizirati provjeru valjanosti učitavanja kontrolnih točaka, što je posebno korisno ako imate više modela. Jednom sam morao raditi s više od 20 modela iz istraživačkog projekta, a ručno testiranje svakog od njih trajalo bi danima. Uz jedinične testove, jedna skripta može sve potvrditi u roku od nekoliko minuta! Ova automatizacija ne samo da štedi vrijeme, već i sprječava da se pogreške previde.

Konačno, struktura skripte osigurava kompatibilnost na svim uređajima (CPU i GPU) s argument. To ga čini savršenim za različita okruženja, bilo da modele pokrećete lokalno ili na poslužitelju u oblaku. Zamislite ovo: uvježbali ste svoj model na GPU-u, ali ga morate učitati na stroju koji ima samo CPU. Bez karta_lokacija parametra, vjerojatno biste se suočili s pogreškama. Određivanjem ispravnog uređaja, skripta besprijekorno obrađuje te prijelaze, osiguravajući da vaši teško zarađeni modeli rade posvuda. 😊

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()

Razumijevanje zašto PyTorch kontrolne točke ne uspijevaju i kako to spriječiti

Jedan zanemaren uzrok događa se kada se PyTorch kontrolna točka spremi pomoću biblioteke, ali učitan s novijom verzijom, ili obrnuto. Ažuriranja PyTorcha ponekad uvode promjene u formate serijalizacije i deserijalizacije. Ove promjene mogu učiniti starije modele nekompatibilnima, što dovodi do pogrešaka pri pokušaju vraćanja. Na primjer, kontrolna točka spremljena s PyTorch 1.6 može uzrokovati probleme s učitavanjem u PyTorchu 2.0.

Drugi kritični aspekt je osiguravanje da je datoteka kontrolne točke spremljena pomoću s ispravnim državnim rječnikom. Ako je netko greškom spremio model ili težine koristeći nestandardni format, kao što je izravni objekt umjesto njegovog , može rezultirati pogreškama tijekom učitavanja. Da biste to izbjegli, najbolje je uvijek spremati samo i u skladu s tim ponovno napuniti utege. To čini datoteku kontrolne točke laganom, prenosivom i manje sklonom problemima kompatibilnosti.

Konačno, čimbenici specifični za sustav, kao što je operativni sustav ili hardver koji se koristi, mogu utjecati na učitavanje kontrolnih točaka. Na primjer, model spremljen na Linux stroju koji koristi GPU tenzore može izazvati sukobe kada se učitava na Windows stroj s CPU-om. Korištenje parametar, kao što je prethodno prikazano, pomaže u odgovarajućem ponovnom mapiranju tenzora. Programeri koji rade na višestrukim okruženjima uvijek trebaju potvrditi kontrolne točke na različitim postavkama kako bi izbjegli iznenađenja u zadnji čas. 😅

1. Zašto dobivam 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 kako biste provjerili je li datoteka ZIP arhiva ili ponovno spremite kontrolnu točku s nakon popravka.
5. Koja je uloga u PyTorchu?
6. The sadrži težine i parametre modela u obliku rječnika. Uvijek spremajte i učitavajte za bolju prenosivost.
7. Kako mogu učitati PyTorch kontrolnu točku na CPU?
8. Koristite argument u 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 . Ako to ne uspije, pregledajte datoteku alatima poput .
13. Koji je ispravan način za spremanje i učitavanje PyTorch modela?
14. Uvijek štedite pomoću i opterećenje pomoću .
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 riješiti ovo.
17. Kako mogu potvrditi kontrolne točke u različitim okruženjima?
18. Napišite jedinične testove pomoću 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 ili upraviteljima arhiva da pregledaju sadržaj.

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

Razvojni programeri trebali bi slijediti najbolje prakse poput spremanja 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. 🚀