Correzione dell'errore di caricamento del modello PyTorch: _pickle.UnpicklingError: chiave di caricamento non valida, 'x1f'

Perché i checkpoint del modello PyTorch falliscono: un'analisi approfondita dell'errore di caricamento

Immagina di trascorrere un mese intero ad allenare oltre 40 modelli di machine learning, solo per riscontrare un errore criptico quando provi a caricare i loro pesi: . 😩 Se lavori con PyTorch e riscontri questo problema, sai quanto può essere frustrante.

L'errore in genere si verifica quando qualcosa non va nel file del punto di controllo, a causa di corruzione, formato incompatibile o modo in cui è stato salvato. In qualità di sviluppatore o scienziato dei dati, affrontare tali problemi tecnici può sembrare come sbattere contro un muro proprio quando stai per fare progressi.

Proprio il mese scorso ho riscontrato un problema simile mentre cercavo di ripristinare i miei modelli PyTorch. Non importa quante versioni di PyTorch ho provato o estensioni ho modificato, i pesi semplicemente non venivano caricati. A un certo punto, ho anche provato ad aprire il file come archivio ZIP, sperando di controllarlo manualmente; sfortunatamente, l'errore persisteva.

In questo articolo analizzeremo il significato di questo errore, il motivo per cui si verifica e, soprattutto, come risolverlo. Che tu sia un principiante o un professionista esperto, alla fine sarai di nuovo in pista con i tuoi modelli PyTorch. Immergiamoci! 🚀

Comando	Esempio di utilizzo
zipfile.is_zipfile()	Questo comando controlla se un determinato file è un archivio ZIP valido. Nel contesto di questo script, verifica se il file del modello danneggiato potrebbe effettivamente essere un file ZIP anziché un checkpoint PyTorch.
zipfile.ZipFile()	Permette di leggere ed estrarre il contenuto di un archivio ZIP. Viene utilizzato per aprire e analizzare file di modello potenzialmente salvati in modo errato.
io.BytesIO()	Crea un flusso binario in memoria per gestire i dati binari, come il contenuto dei file letti dagli archivi ZIP, senza salvarli su disco.
torch.load(map_location=...)	Carica un file di checkpoint PyTorch consentendo all'utente di rimappare i tensori su un dispositivo specifico, come CPU o GPU.
torch.save()	Salva nuovamente un file di checkpoint PyTorch in un formato corretto. Questo è fondamentale per correggere file danneggiati o formattati in modo errato.
unittest.TestCase	Parte del modulo unittest integrato di Python, questa classe aiuta a creare unit test per verificare la funzionalità del codice e rilevare errori.
self.assertTrue()	Convalida che una condizione è vera all'interno di un test unitario. Qui conferma che il checkpoint viene caricato correttamente senza errori.
timm.create_model()	Specifico per libreria, questa funzione inizializza architetture di modelli predefiniti. Viene utilizzato per creare il modello 'legacy_xception' in questo script.
map_location=device	Un parametro di torch.load() che specifica il dispositivo (CPU/GPU) in cui devono essere allocati i tensori caricati, garantendo la compatibilità.
with archive.open(file)	Permette di leggere un file specifico all'interno di un archivio ZIP. Ciò consente l'elaborazione dei pesi dei modelli archiviati in modo errato all'interno delle strutture ZIP.

Comprendere e correggere gli errori di caricamento del checkpoint PyTorch

Quando incontri il temuto , in genere indica che il file del checkpoint è danneggiato o è stato salvato in un formato imprevisto. Negli script forniti, l'idea chiave è gestire tali file con tecniche di ripristino intelligenti. Ad esempio, controllando se il file è un archivio ZIP utilizzando l'estensione Il modulo è un primo passo cruciale. Ciò garantisce che non stiamo caricando alla cieca un file non valido con . Sfruttando strumenti come zipfile.ZipFile E , possiamo ispezionare ed estrarre il contenuto del file in modo sicuro. Immagina di trascorrere settimane ad addestrare i tuoi modelli e che un singolo checkpoint danneggiato interrompa tutto: hai bisogno di opzioni di ripristino affidabili come queste!

Nella seconda sceneggiatura, l'attenzione è rivolta a dopo aver verificato che sia stato caricato correttamente. Se il file originale presenta problemi minori ma è ancora parzialmente utilizzabile, utilizziamo per correggerlo e riformattarlo. Ad esempio, supponiamo di avere un file di checkpoint danneggiato denominato . Ricaricandolo e salvandolo in un nuovo file come fisso_CDF2_0.pth, ti assicuri che aderisca al formato di serializzazione PyTorch corretto. Questa semplice tecnica è un vero toccasana per i modelli salvati in framework o ambienti più vecchi, rendendoli riutilizzabili senza riqualificazione.

Inoltre, l'inclusione di un test unitario garantisce che le nostre soluzioni lo siano e lavorare con costanza. Utilizzando il modulo, possiamo automatizzare la convalida del caricamento del checkpoint, il che è particolarmente utile se disponi di più modelli. Una volta ho dovuto occuparmi di oltre 20 modelli di un progetto di ricerca e testare manualmente ciascuno di essi avrebbe richiesto giorni. Con i test unitari, un singolo script può convalidarli tutti in pochi minuti! Questa automazione non solo fa risparmiare tempo ma impedisce anche che gli errori vengano trascurati.

Infine, la struttura dello script garantisce la compatibilità tra i dispositivi (CPU e GPU) con il file discussione. Ciò lo rende perfetto per ambienti diversi, sia che tu stia eseguendo i modelli localmente o su un server cloud. Immagina questo: hai addestrato il tuo modello su una GPU ma devi caricarlo su un computer dotato solo di CPU. Senza il mappa_posizione parametro, probabilmente potresti riscontrare errori. Specificando il dispositivo corretto, lo script gestisce queste transizioni senza problemi, garantendo che i tuoi modelli duramente guadagnati funzionino ovunque. 😊

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()

Capire perché i checkpoint PyTorch falliscono e come prevenirlo

Una causa trascurata del si verifica quando un checkpoint PyTorch viene salvato utilizzando un file della libreria ma caricato con una versione più recente o viceversa. Gli aggiornamenti PyTorch a volte introducono modifiche ai formati di serializzazione e deserializzazione. Queste modifiche possono rendere incompatibili i modelli precedenti, causando errori durante il tentativo di ripristinarli. Ad esempio, un checkpoint salvato con PyTorch 1.6 potrebbe causare problemi di caricamento in PyTorch 2.0.

Un altro aspetto critico è garantire che il file del checkpoint sia stato salvato utilizzando con un dizionario di stato corretto. Se qualcuno ha erroneamente salvato un modello o dei pesi utilizzando un formato non standard, ad esempio un oggetto diretto invece del suo , può causare errori durante il caricamento. Per evitare ciò, è consigliabile salvare sempre solo il file e ricaricare i pesi di conseguenza. Ciò mantiene il file del checkpoint leggero, portatile e meno soggetto a problemi di compatibilità.

Infine, fattori specifici del sistema, come il sistema operativo o l'hardware utilizzato, possono influenzare il caricamento del checkpoint. Ad esempio, un modello salvato su una macchina Linux utilizzando tensori GPU potrebbe causare conflitti se caricato su una macchina Windows con una CPU. Utilizzando il Il parametro, come mostrato in precedenza, aiuta a rimappare i tensori in modo appropriato. Gli sviluppatori che lavorano su più ambienti dovrebbero sempre convalidare i checkpoint su configurazioni diverse per evitare sorprese dell'ultimo minuto. 😅

1. Perché sto ottenendo quando carico il mio modello PyTorch?
2. Questo errore si verifica in genere a causa di un file del checkpoint incompatibile o danneggiato. Può verificarsi anche quando si utilizzano versioni diverse di PyTorch tra il salvataggio e il caricamento.
3. Come posso riparare un file checkpoint PyTorch danneggiato?
4. Puoi usare per verificare se il file è un archivio ZIP o salvare nuovamente il checkpoint con dopo averlo riparato.
5. Qual è il ruolo del in PyTorch?
6. IL contiene i pesi e i parametri del modello in un formato dizionario. Salva e carica sempre il file per una migliore portabilità.
7. Come posso caricare un checkpoint PyTorch su una CPU?
8. Usa il argomento in per rimappare i tensori dalla GPU alla CPU.
9. I checkpoint PyTorch possono fallire a causa di conflitti di versione?
10. Sì, i checkpoint più vecchi potrebbero non caricarsi nelle versioni più recenti di PyTorch. Si consiglia di utilizzare versioni PyTorch coerenti durante il salvataggio e il caricamento.
11. Come posso verificare se un file di checkpoint PyTorch è danneggiato?
12. Prova a caricare il file utilizzando . Se fallisce, controlla il file con strumenti come .
13. Qual è il modo corretto per salvare e caricare i modelli PyTorch?
14. Risparmia sempre utilizzando e caricare utilizzando .
15. Perché il mio modello non viene caricato su un dispositivo diverso?
16. Ciò accade quando i tensori vengono salvati per la GPU ma caricati su una CPU. Utilizzo per risolvere questo problema.
17. Come posso convalidare i checkpoint tra ambienti?
18. Scrivi test unitari utilizzando per verificare il caricamento del modello su diverse configurazioni (CPU, GPU, sistema operativo).
19. Posso ispezionare manualmente i file del checkpoint?
20. Sì, puoi modificare l'estensione in .zip e aprirla con o ai gestori degli archivi per visionarne i contenuti.

Il caricamento dei checkpoint PyTorch a volte può generare errori dovuti a file danneggiati o versioni non corrispondenti. Verificando il formato del file e utilizzando strumenti adeguati come o rimappando i tensori, puoi recuperare i modelli addestrati in modo efficiente e risparmiare ore di riaddestramento.

Gli sviluppatori dovrebbero seguire le migliori pratiche come salvare il file solo e convalidando i modelli in tutti gli ambienti. Ricorda, il tempo impiegato per risolvere questi problemi garantisce che i tuoi modelli rimangano funzionali, portatili e compatibili con qualsiasi sistema di distribuzione. 🚀