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

PyTorch ಮಾದರಿ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ಏಕೆ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ: ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ದೋಷಕ್ಕೆ ಆಳವಾದ ಧುಮುಕುವುದು

40 ಮೆಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ತಿಂಗಳ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಕಳೆಯುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ, ಅವುಗಳ ತೂಕವನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವಾಗ ರಹಸ್ಯ ದೋಷವನ್ನು ಎದುರಿಸಬಹುದು: . 😩 ನೀವು PyTorch ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ ಮತ್ತು ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಿದರೆ, ಅದು ಎಷ್ಟು ನಿರಾಶಾದಾಯಕವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿದೆ.

ದೋಷವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಫೈಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಏನಾದರೂ ಆಫ್ ಆಗಿರುವಾಗ, ಭ್ರಷ್ಟಾಚಾರ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗದ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಅಥವಾ ಅದನ್ನು ಉಳಿಸಿದ ವಿಧಾನದಿಂದಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಡೆವಲಪರ್ ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಯಾಗಿ, ಅಂತಹ ತಾಂತ್ರಿಕ ದೋಷಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು ನೀವು ಪ್ರಗತಿ ಸಾಧಿಸಲು ಹೊರಟಿರುವಾಗ ಗೋಡೆಗೆ ಹೊಡೆದಂತೆ ಭಾಸವಾಗುತ್ತದೆ.

ಕಳೆದ ತಿಂಗಳಷ್ಟೇ, ನನ್ನ PyTorch ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮರುಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ ನಾನು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸಿದೆ. ನಾನು PyTorch ನ ಎಷ್ಟೇ ಆವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದರೂ ಅಥವಾ ವಿಸ್ತರಣೆಗಳನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸಿದರೂ, ತೂಕವು ಲೋಡ್ ಆಗುವುದಿಲ್ಲ. ಒಂದು ಹಂತದಲ್ಲಿ, ನಾನು ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ZIP ಆರ್ಕೈವ್ ಆಗಿ ತೆರೆಯಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿದೆ, ಅದನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಆಶಿಸುತ್ತೇನೆ-ದುರದೃಷ್ಟವಶಾತ್, ದೋಷವು ಮುಂದುವರೆಯಿತು.

ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಈ ದೋಷದ ಅರ್ಥವೇನು, ಅದು ಏಕೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು - ಮುಖ್ಯವಾಗಿ - ನೀವು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ವಿಭಜಿಸುತ್ತೇವೆ. ನೀವು ಹರಿಕಾರರಾಗಿರಲಿ ಅಥವಾ ಅನುಭವಿ ವೃತ್ತಿಪರರಾಗಿರಲಿ, ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ, ನಿಮ್ಮ PyTorch ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಟ್ರ್ಯಾಕ್‌ಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತೀರಿ. ಧುಮುಕೋಣ! 🚀

ಆಜ್ಞೆ	ಬಳಕೆಯ ಉದಾಹರಣೆ
zipfile.is_zipfile()	ಕೊಟ್ಟಿರುವ ಫೈಲ್ ಮಾನ್ಯವಾದ ZIP ಆರ್ಕೈವ್ ಆಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಈ ಆಜ್ಞೆಯು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ದೋಷಪೂರಿತ ಮಾದರಿ ಫೈಲ್ ನಿಜವಾಗಿಯೂ PyTorch ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಬದಲಿಗೆ ZIP ಫೈಲ್ ಆಗಿರಬಹುದು ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ.
zipfile.ZipFile()	ZIP ಆರ್ಕೈವ್‌ನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಓದಲು ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ತಪ್ಪಾಗಿ ಉಳಿಸಿದ ಮಾದರಿ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ತೆರೆಯಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
io.BytesIO()	ಬೈನರಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಇನ್-ಮೆಮೊರಿ ಬೈನರಿ ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ZIP ಆರ್ಕೈವ್‌ಗಳಿಂದ ಓದಲಾದ ಫೈಲ್ ವಿಷಯ, ಡಿಸ್ಕ್‌ಗೆ ಉಳಿಸದೆ.
torch.load(map_location=...)	CPU ಅಥವಾ GPU ನಂತಹ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಟೆನ್ಸರ್‌ಗಳನ್ನು ರಿಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಅನುಮತಿಸುವಾಗ PyTorch ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
torch.save()	ಸರಿಯಾದ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ PyTorch ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಮರು-ಉಳಿಸುತ್ತದೆ. ದೋಷಪೂರಿತ ಅಥವಾ ತಪ್ಪಾಗಿ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಲಾದ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ.
unittest.TestCase	ಪೈಥಾನ್‌ನ ಬಿಲ್ಟ್-ಇನ್ ಯುನಿಟೆಸ್ಟ್ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನ ಭಾಗವಾಗಿ, ಈ ವರ್ಗವು ಕೋಡ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮತ್ತು ದೋಷಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
self.assertTrue()	ಯೂನಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯೊಳಗೆ ಷರತ್ತು ನಿಜ ಎಂದು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲಿ, ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ದೋಷಗಳಿಲ್ಲದೆ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಲೋಡ್ ಆಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
timm.create_model()	ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಲೈಬ್ರರಿ, ಈ ಕಾರ್ಯವು ಪೂರ್ವ-ನಿರ್ಧರಿತ ಮಾದರಿಯ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್‌ಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ 'ಲೆಗಸಿ_ಎಕ್ಸೆಪ್ಶನ್' ಮಾದರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಇದನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
map_location=device	ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವ, ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾದ ಟೆನ್ಸರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಬೇಕಾದ ಸಾಧನವನ್ನು (CPU/GPU) ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ torch.load() ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್.
with archive.open(file)	ZIP ಆರ್ಕೈವ್‌ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಓದಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ZIP ರಚನೆಗಳ ಒಳಗೆ ತಪ್ಪಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಯ ತೂಕವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.

PyTorch ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಲೋಡಿಂಗ್ ದೋಷಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು

ಭಯಂಕರರನ್ನು ಎದುರಿಸುವಾಗ , ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಫೈಲ್ ದೋಷಪೂರಿತವಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಉಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಒದಗಿಸಿದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ, ಅಂತಹ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ರಿಕವರಿ ತಂತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಪ್ರಮುಖ ವಿಚಾರವಾಗಿದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ZIP ಆರ್ಕೈವ್ ಆಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಒಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೊದಲ ಹಂತವಾಗಿದೆ. ನಾವು ಅಮಾನ್ಯವಾದ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಕುರುಡಾಗಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತಿಲ್ಲ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ . ಮುಂತಾದ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಸದುಪಯೋಗಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ zipfile.ZipFile ಮತ್ತು , ನಾವು ಫೈಲ್‌ನ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೊರತೆಗೆಯಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ವಾರಗಳನ್ನು ಕಳೆಯುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಒಂದೇ ಒಂದು ಭ್ರಷ್ಟ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತದೆ - ನಿಮಗೆ ಈ ರೀತಿಯ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ!

ಎರಡನೇ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಗಮನ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಿದೆ ಅದನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಂಡ ನಂತರ. ಮೂಲ ಫೈಲ್ ಸಣ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಆದರೆ ಇನ್ನೂ ಭಾಗಶಃ ಬಳಸಬಹುದಾದರೆ, ನಾವು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ ಅದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಮರು ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮಾಡಲು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ಹೆಸರಿಸಲಾದ ಭ್ರಷ್ಟ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಭಾವಿಸೋಣ . ಮರುಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೊಸ ಫೈಲ್‌ಗೆ ಉಳಿಸುವ ಮೂಲಕ fixed_CDF2_0.pth, ಇದು ಸರಿಯಾದ PyTorch ಧಾರಾವಾಹಿ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಬದ್ಧವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನೀವು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತೀರಿ. ಈ ಸರಳ ತಂತ್ರವು ಹಳೆಯ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳು ಅಥವಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಉಳಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಜೀವರಕ್ಷಕವಾಗಿದೆ, ಮರುತರಬೇತಿ ಇಲ್ಲದೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಯುನಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಸೇರ್ಪಡೆಯು ನಮ್ಮ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ. ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮಾಡ್ಯೂಲ್, ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಲೋಡಿಂಗ್ನ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ನಾವು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು, ನೀವು ಬಹು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ನಾನು ಒಮ್ಮೆ ಸಂಶೋಧನಾ ಯೋಜನೆಯಿಂದ 20 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯವಹರಿಸಬೇಕಾಗಿತ್ತು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ದಿನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ, ಒಂದೇ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು! ಈ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವು ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುವುದಲ್ಲದೆ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡೆಗಣಿಸದಂತೆ ತಡೆಯುತ್ತದೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ರಚನೆಯು ಸಾಧನಗಳಾದ್ಯಂತ (CPU ಮತ್ತು GPU) ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ವಾದ. ನೀವು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಅಥವಾ ಕ್ಲೌಡ್ ಸರ್ವರ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸುತ್ತಿರಲಿ, ಇದು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ: ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನೀವು GPU ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿದ್ದೀರಿ ಆದರೆ ಅದನ್ನು CPU-ಮಾತ್ರ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಇಲ್ಲದೆ ನಕ್ಷೆ_ಸ್ಥಳ ನಿಯತಾಂಕ, ನೀವು ದೋಷಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಬಹುದು. ಸರಿಯಾದ ಸಾಧನವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಈ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ಮನಬಂದಂತೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಮ್ಮ ಕಷ್ಟಪಟ್ಟು ಗಳಿಸಿದ ಮಾದರಿಗಳು ಎಲ್ಲೆಡೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. 😊

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()

PyTorch ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳು ಏಕೆ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ತಡೆಯುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಒಂದು ಕಡೆಗಣಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಕಾರಣ PyTorch ಚೆಕ್ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಉಳಿಸಿದಾಗ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಲೈಬ್ರರಿಯ ಆದರೆ ಹೊಸ ಆವೃತ್ತಿಯೊಂದಿಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಅಥವಾ ಪ್ರತಿಯಾಗಿ. PyTorch ನವೀಕರಣಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಧಾರಾವಾಹಿ ಮತ್ತು ಡೀರಿಯಲೈಸೇಶನ್ ಸ್ವರೂಪಗಳಿಗೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಹಳೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಅವುಗಳನ್ನು ಪುನಃಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವಾಗ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, PyTorch 1.6 ನೊಂದಿಗೆ ಉಳಿಸಲಾದ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ PyTorch 2.0 ನಲ್ಲಿ ಲೋಡಿಂಗ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು.

ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಉಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತೊಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವಾಗಿದೆ ಸರಿಯಾದ ರಾಜ್ಯ ನಿಘಂಟಿನೊಂದಿಗೆ. ಯಾರಾದರೂ ತಪ್ಪಾಗಿ ಮಾದರಿ ಅಥವಾ ತೂಕವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣಿತವಲ್ಲದ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಉಳಿಸಿದರೆ, ಅದರ ಬದಲಿಗೆ ನೇರ ವಸ್ತು , ಲೋಡಿಂಗ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಇದು ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಇದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು, ಯಾವಾಗಲೂ ಮಾತ್ರ ಉಳಿಸುವುದು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ತೂಕವನ್ನು ಮರುಲೋಡ್ ಮಾಡಿ. ಇದು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಹಗುರವಾಗಿ, ಪೋರ್ಟಬಲ್ ಆಗಿರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತದೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಆಪರೇಟಿಂಗ್ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅಥವಾ ಬಳಸಿದ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್‌ನಂತಹ ಸಿಸ್ಟಮ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಂಶಗಳು ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಲೋಡಿಂಗ್ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, GPU ಟೆನ್ಸರ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲಿನಕ್ಸ್ ಗಣಕದಲ್ಲಿ ಉಳಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಯು CPU ನೊಂದಿಗೆ ವಿಂಡೋಸ್ ಗಣಕದಲ್ಲಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಸಂಘರ್ಷಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಅನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್, ಹಿಂದೆ ತೋರಿಸಿರುವಂತೆ, ಟೆನ್ಸರ್‌ಗಳನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾಗಿ ರೀಮ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಬಹು ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಕೊನೆಯ ನಿಮಿಷದ ಆಶ್ಚರ್ಯಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಯಾವಾಗಲೂ ವಿಭಿನ್ನ ಸೆಟಪ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕು. 😅

1. ನಾನು ಯಾಕೆ ಪಡೆಯುತ್ತಿದ್ದೇನೆ 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 ಫೈಲ್ ZIP ಆರ್ಕೈವ್ ಆಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಅಥವಾ ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಮರು-ಉಳಿಸಿ ಅದನ್ನು ದುರಸ್ತಿ ಮಾಡಿದ ನಂತರ.
5. ಪಾತ್ರವೇನು PyTorch ನಲ್ಲಿ?
6. ದಿ ನಿಘಂಟು ಸ್ವರೂಪದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ತೂಕ ಮತ್ತು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಯಾವಾಗಲೂ ಉಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ ಉತ್ತಮ ಪೋರ್ಟಬಿಲಿಟಿಗಾಗಿ.
7. CPU ನಲ್ಲಿ ನಾನು PyTorch ಚೆಕ್‌ಪಾಯಿಂಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಲೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು?
8. ಬಳಸಿ ವಾದದಲ್ಲಿ 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 . ಅದು ವಿಫಲವಾದರೆ, ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ .
13. PyTorch ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗ ಯಾವುದು?
14. ಬಳಸಿ ಯಾವಾಗಲೂ ಉಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಬಳಸಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ .
15. ನನ್ನ ಮಾದರಿಯು ಬೇರೆ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡಲು ಏಕೆ ವಿಫಲವಾಗಿದೆ?
16. ಟೆನ್ಸರ್‌ಗಳನ್ನು GPU ಗಾಗಿ ಉಳಿಸಿದಾಗ ಆದರೆ CPU ನಲ್ಲಿ ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಇದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಬಳಸಿ ಇದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು.
17. ಪರಿಸರದಾದ್ಯಂತ ಚೆಕ್‌ಪೋಸ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು?
18. ಬಳಸಿ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ 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 ಅಥವಾ ಆರ್ಕೈವ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್‌ಗಳು ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು.

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

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