PyTorch ಮಾಡೆಲ್ ಲೋಡಿಂಗ್ ದೋಷವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ: _pickle.UnpicklingError: ಅಮಾನ್ಯ ಲೋಡ್ ಕೀ, 'x1f'

PyTorch ಮಾದರಿ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ದೋಷವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ: ಅಮಾನ್ಯ ಲೋಡ್ ಕೀ

ಸರಿಯಾದ ಫೈಲ್ ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಲೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪೈಥಾನ್ ಬ್ಯಾಕೆಂಡ್ ಪರಿಹಾರ

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.")

ಪರ್ಯಾಯ ಪರಿಹಾರ: ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಮರು ಉಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ದೋಷಪೂರಿತ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಪೈಥಾನ್ ಆಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರ

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.")

ಎರಡೂ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆ

ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಲೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ಸ್ಟೇಟ್_ಡಿಕ್ಟ್ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು

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()

PyTorch ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಲೋಡಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಕುರಿತು ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು

1. ನಾನು ಯಾಕೆ ಪಡೆಯುತ್ತಿದ್ದೇನೆ _pickle.UnpicklingError ನನ್ನ PyTorch ಮಾದರಿಯನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುವಾಗ?
2. ಈ ದೋಷವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗದ ಅಥವಾ ದೋಷಪೂರಿತ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಫೈಲ್‌ನಿಂದ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಉಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ನಡುವೆ ವಿಭಿನ್ನ PyTorch ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಇದು ಸಂಭವಿಸಬಹುದು.
3. ದೋಷಪೂರಿತ PyTorch ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಸರಿಪಡಿಸುವುದು?
4. ನೀವು ಬಳಸಬಹುದು zipfile.ZipFile() ಫೈಲ್ ZIP ಆರ್ಕೈವ್ ಆಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಅಥವಾ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಮರು-ಉಳಿಸಿ torch.save() ಅದನ್ನು ದುರಸ್ತಿ ಮಾಡಿದ ನಂತರ.
5. ಪಾತ್ರವೇನು state_dict PyTorch ನಲ್ಲಿ?
6. ದಿ state_dict ನಿಘಂಟು ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ತೂಕ ಮತ್ತು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಯಾವಾಗಲೂ ಉಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ state_dict ಉತ್ತಮ ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿಗಾಗಿ.
7. CPU ನಲ್ಲಿ ನಾನು PyTorch ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು?
8. ಬಳಸಿ map_location='cpu' ವಾದದಲ್ಲಿ torch.load() GPU ನಿಂದ CPU ಗೆ ಟೆನ್ಸರ್‌ಗಳನ್ನು ಮರುರೂಪಿಸಲು.
9. ಆವೃತ್ತಿ ಘರ್ಷಣೆಗಳಿಂದಾಗಿ PyTorch ಚೆಕ್‌ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳಬಹುದೇ?
10. ಹೌದು, PyTorch ನ ಹೊಸ ಆವೃತ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಹಳೆಯ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ಲೋಡ್ ಆಗದಿರಬಹುದು. ಉಳಿಸುವಾಗ ಮತ್ತು ಲೋಡ್ ಮಾಡುವಾಗ ಸ್ಥಿರವಾದ PyTorch ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
11. PyTorch ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಫೈಲ್ ದೋಷಪೂರಿತವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಾನು ಹೇಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು?
12. ಬಳಸಿ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ torch.load(). ಅದು ವಿಫಲವಾದರೆ, ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ zipfile.is_zipfile().
13. PyTorch ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗ ಯಾವುದು?
14. ಬಳಸಿ ಯಾವಾಗಲೂ ಉಳಿಸಿ torch.save(model.state_dict()) ಮತ್ತು ಬಳಸಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ model.load_state_dict().
15. ನನ್ನ ಮಾದರಿಯು ಬೇರೆ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಏಕೆ ವಿಫಲವಾಗಿದೆ?
16. ಟೆನ್ಸರ್‌ಗಳನ್ನು GPU ಗಾಗಿ ಉಳಿಸಿದಾಗ ಆದರೆ CPU ನಲ್ಲಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಇದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಸಿ map_location ಇದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು.
17. ಪರಿಸರದಾದ್ಯಂತ ಚೆಕ್‌ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು?
18. ಬಳಸಿ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ unittest ವಿಭಿನ್ನ ಸೆಟಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿ (CPU, GPU, OS) ಮಾದರಿ ಲೋಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು.
19. ನಾನು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದೇ?
20. ಹೌದು, ನೀವು ವಿಸ್ತರಣೆಯನ್ನು .zip ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ತೆರೆಯಬಹುದು zipfile ಅಥವಾ ಆರ್ಕೈವ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್‌ಗಳು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು.

PyTorch ಮಾಡೆಲ್ ಲೋಡಿಂಗ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ನಿವಾರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

PyTorch ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ದೋಷಪೂರಿತ ಫೈಲ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಆವೃತ್ತಿಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಲ್ಲದ ಕಾರಣ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ದೋಷಗಳನ್ನು ಎಸೆಯಬಹುದು. ಫೈಲ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ zip file ಅಥವಾ ಟೆನ್ಸರ್‌ಗಳನ್ನು ಮರುರೂಪಿಸುವುದು, ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನೀವು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಚೇತರಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು ಮತ್ತು ಮರು-ತರಬೇತಿ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಬಹುದು.

ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಉಳಿಸುವಂತಹ ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಬೇಕು ರಾಜ್ಯ_ಆದೇಶ ಪರಿಸರದಾದ್ಯಂತ ಮಾತ್ರ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳು. ನೆನಪಿಡಿ, ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಖರ್ಚು ಮಾಡಿದ ಸಮಯವು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ, ಪೋರ್ಟಬಲ್ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ನಿಯೋಜನೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುವುದನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. 🚀