PyTorch മോഡൽ ലോഡിംഗ് പിശക് പരിഹരിക്കുന്നു: _pickle.UnpicklingError: അസാധുവായ ലോഡ് കീ, 'x1f'

എന്തുകൊണ്ട് PyTorch മോഡൽ ചെക്ക്‌പോസ്റ്റുകൾ പരാജയപ്പെടുന്നു: ലോഡിംഗ് പിശകിലേക്ക് ആഴത്തിലുള്ള മുങ്ങൽ

ഒരു മാസം മുഴുവൻ 40 മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളുടെ പരിശീലനത്തിനായി ചെലവഴിക്കുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുക, അവയുടെ ഭാരം ലോഡുചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ ഒരു നിഗൂഢ പിശക് നേരിടേണ്ടി വരും: _pickle.UnpicklingError: അസാധുവായ ലോഡ് കീ, 'x1f'. 😩 നിങ്ങൾ PyTorch-ൽ പ്രവർത്തിക്കുകയും ഈ പ്രശ്‌നം അഭിമുഖീകരിക്കുകയും ചെയ്താൽ, അത് എത്രമാത്രം നിരാശാജനകമാണെന്ന് നിങ്ങൾക്കറിയാം.

അഴിമതി, പൊരുത്തമില്ലാത്ത ഫോർമാറ്റ് അല്ലെങ്കിൽ അത് സംരക്ഷിച്ച രീതി എന്നിവ കാരണം നിങ്ങളുടെ ചെക്ക്‌പോയിൻ്റ് ഫയലിൽ എന്തെങ്കിലും ഓഫായിരിക്കുമ്പോൾ സാധാരണയായി പിശക് സംഭവിക്കുന്നു. ഒരു ഡെവലപ്പർ അല്ലെങ്കിൽ ഡാറ്റാ സയൻ്റിസ്റ്റ് എന്ന നിലയിൽ, അത്തരം സാങ്കേതിക തകരാറുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്, നിങ്ങൾ പുരോഗതി കൈവരിക്കാൻ പോകുമ്പോൾ ഒരു മതിലിൽ ഇടിക്കുന്നതുപോലെ തോന്നും.

കഴിഞ്ഞ മാസം, എൻ്റെ PyTorch മോഡലുകൾ പുനഃസ്ഥാപിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നതിനിടെ സമാനമായ ഒരു പ്രശ്നം നേരിട്ടു. ഞാൻ PyTorch-ൻ്റെ എത്ര പതിപ്പുകൾ പരീക്ഷിച്ചാലും വിപുലീകരണങ്ങൾ പരിഷ്കരിച്ചാലും, ഭാരം ലോഡുചെയ്യില്ല. ഒരു ഘട്ടത്തിൽ, ഒരു ZIP ആർക്കൈവ് ആയി ഫയൽ തുറക്കാൻ പോലും ഞാൻ ശ്രമിച്ചു, അത് സ്വമേധയാ പരിശോധിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിച്ചു-നിർഭാഗ്യവശാൽ, പിശക് തുടർന്നു.

ഈ ലേഖനത്തിൽ, ഈ പിശക് എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്, എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് സംഭവിക്കുന്നത്, ഏറ്റവും പ്രധാനമായി - നിങ്ങൾക്ക് ഇത് എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ വിശദീകരിക്കും. നിങ്ങൾ ഒരു തുടക്കക്കാരനായാലും പരിചയസമ്പന്നനായാലും, അവസാനം, നിങ്ങളുടെ PyTorch മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾ ട്രാക്കിൽ തിരിച്ചെത്തും. നമുക്ക് മുങ്ങാം! 🚀

PyTorch ചെക്ക്‌പോയിൻ്റ് ലോഡിംഗ് പിശകുകൾ മനസ്സിലാക്കുകയും പരിഹരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു

ഭയങ്കരനെ കണ്ടുമുട്ടുമ്പോൾ _pickle.UnpicklingError: അസാധുവായ ലോഡ് കീ, 'x1f', ഇത് സാധാരണയായി ചെക്ക്‌പോയിൻ്റ് ഫയൽ കേടായതായോ അല്ലെങ്കിൽ അപ്രതീക്ഷിത ഫോർമാറ്റിൽ സംരക്ഷിച്ചതായോ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. നൽകിയിരിക്കുന്ന സ്‌ക്രിപ്റ്റുകളിൽ, സ്‌മാർട്ട് റിക്കവറി ടെക്‌നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് അത്തരം ഫയലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക എന്നതാണ് പ്രധാന ആശയം. ഉദാഹരണത്തിന്, ഫയൽ ഒരു ZIP ആർക്കൈവ് ആണോ എന്ന് പരിശോധിക്കുന്നു zipfile മൊഡ്യൂൾ ഒരു നിർണായകമായ ആദ്യപടിയാണ്. അസാധുവായ ഒരു ഫയൽ ഞങ്ങൾ അന്ധമായി ലോഡ് ചെയ്യുന്നില്ലെന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നു ടോർച്ച്.ലോഡ്(). പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ zipfile.ZipFile ഒപ്പം io.BytesIO, നമുക്ക് ഫയലിൻ്റെ ഉള്ളടക്കങ്ങൾ സുരക്ഷിതമായി പരിശോധിക്കാനും എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യാനും കഴിയും. നിങ്ങളുടെ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ആഴ്ചകൾ ചെലവഴിക്കുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുക, കേടായ ഒരു ചെക്ക്‌പോയിൻ്റ് എല്ലാം നിർത്തുന്നു-ഇതുപോലുള്ള വിശ്വസനീയമായ വീണ്ടെടുക്കൽ ഓപ്ഷനുകൾ നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമാണ്!

രണ്ടാമത്തെ സ്ക്രിപ്റ്റിൽ, ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു ചെക്ക് പോയിൻ്റ് വീണ്ടും സംരക്ഷിക്കുന്നു അത് ശരിയായി ലോഡ് ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പുവരുത്തിയ ശേഷം. യഥാർത്ഥ ഫയലിന് ചെറിയ പ്രശ്‌നങ്ങളുണ്ടെങ്കിലും ഭാഗികമായി ഉപയോഗിക്കാവുന്നതാണെങ്കിൽ, ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു ടോർച്ച്. സേവ്() അത് ശരിയാക്കാനും വീണ്ടും ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യാനും. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങളുടെ പേരിലുള്ള ഒരു കേടായ ചെക്ക്‌പോയിൻ്റ് ഫയൽ ഉണ്ടെന്ന് കരുതുക CDF2_0.pth. ഇത് പോലെയുള്ള ഒരു പുതിയ ഫയലിലേക്ക് റീലോഡ് ചെയ്ത് സേവ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ fixed_CDF2_0.pth, ഇത് ശരിയായ PyTorch സീരിയലൈസേഷൻ ഫോർമാറ്റ് പാലിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് നിങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഈ ലളിതമായ സാങ്കേതികത പഴയ ചട്ടക്കൂടുകളിലോ പരിതസ്ഥിതികളിലോ സംരക്ഷിച്ചിട്ടുള്ള മോഡലുകൾക്കുള്ള ഒരു ലൈഫ് സേവർ ആണ്, അവ വീണ്ടും പരിശീലിക്കാതെ തന്നെ പുനരുപയോഗിക്കാവുന്നതാക്കി മാറ്റുന്നു.

കൂടാതെ, ഒരു യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റ് ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് ഞങ്ങളുടെ പരിഹാരങ്ങളാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു വിശ്വസനീയമായ സ്ഥിരമായി പ്രവർത്തിക്കുകയും ചെയ്യുക. ഉപയോഗിക്കുന്നത് യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റ് മൊഡ്യൂൾ, ചെക്ക്‌പോയിൻ്റ് ലോഡിംഗിൻ്റെ മൂല്യനിർണ്ണയം ഞങ്ങൾക്ക് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയും, നിങ്ങൾക്ക് ഒന്നിലധികം മോഡലുകൾ ഉണ്ടെങ്കിൽ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. എനിക്ക് ഒരിക്കൽ ഒരു ഗവേഷണ പ്രോജക്റ്റിൽ നിന്ന് 20-ലധികം മോഡലുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ടിവന്നു, ഓരോന്നും നേരിട്ട് പരിശോധിക്കുന്നതിന് ദിവസങ്ങൾ എടുക്കുമായിരുന്നു. യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഒരൊറ്റ സ്ക്രിപ്റ്റിന് മിനിറ്റുകൾക്കുള്ളിൽ അവയെല്ലാം സാധൂകരിക്കാനാകും! ഈ ഓട്ടോമേഷൻ സമയം ലാഭിക്കുക മാത്രമല്ല, പിശകുകൾ അവഗണിക്കുന്നത് തടയുകയും ചെയ്യുന്നു.

അവസാനമായി, സ്‌ക്രിപ്റ്റിൻ്റെ ഘടന ഉപകരണങ്ങളിലുടനീളം (സിപിയു, ജിപിയു) അനുയോജ്യത ഉറപ്പാക്കുന്നു മാപ്പ്_ലൊക്കേഷൻ വാദം. നിങ്ങൾ മോഡലുകൾ പ്രാദേശികമായോ ക്ലൗഡ് സെർവറിലോ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുകയാണെങ്കിൽ, വൈവിധ്യമാർന്ന പരിതസ്ഥിതികൾക്ക് ഇത് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു. ഇത് ചിത്രീകരിക്കുക: നിങ്ങൾ ഒരു ജിപിയുവിൽ നിങ്ങളുടെ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും അത് ഒരു സിപിയു-മാത്രം മെഷീനിൽ ലോഡ് ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്. ഇല്ലാതെ മാപ്പ്_ലൊക്കേഷൻ പാരാമീറ്റർ, നിങ്ങൾക്ക് പിശകുകൾ നേരിടാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. ശരിയായ ഉപകരണം വ്യക്തമാക്കുന്നതിലൂടെ, നിങ്ങൾ കഠിനാധ്വാനം ചെയ്‌ത മോഡലുകൾ എല്ലായിടത്തും പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട് സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ഈ പരിവർത്തനങ്ങളെ തടസ്സമില്ലാതെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. 😊

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 ചെക്ക്‌പോസ്റ്റുകൾ പരാജയപ്പെടുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്നും അത് എങ്ങനെ തടയാമെന്നും മനസ്സിലാക്കുക

അവഗണിക്കപ്പെട്ട ഒരു കാരണം _pickle.UnpicklingError ഒരു PyTorch ചെക്ക് പോയിൻ്റ് ഉപയോഗിച്ച് സേവ് ചെയ്യുമ്പോൾ സംഭവിക്കുന്നു പഴയ പതിപ്പ് ലൈബ്രറിയുടെ എന്നാൽ ഒരു പുതിയ പതിപ്പ് ലോഡുചെയ്‌തു, അല്ലെങ്കിൽ തിരിച്ചും. PyTorch അപ്‌ഡേറ്റുകൾ ചിലപ്പോൾ സീരിയലൈസേഷൻ, ഡിസീരിയലൈസേഷൻ ഫോർമാറ്റുകളിൽ മാറ്റങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നു. ഈ മാറ്റങ്ങൾ പഴയ മോഡലുകളെ പൊരുത്തമില്ലാത്തതാക്കും, അവ പുനഃസ്ഥാപിക്കാൻ ശ്രമിക്കുമ്പോൾ പിശകുകളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, PyTorch 1.6 ഉപയോഗിച്ച് സംരക്ഷിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു ചെക്ക് പോയിൻ്റ് PyTorch 2.0-ൽ ലോഡ് ചെയ്യുന്നതിൽ പ്രശ്നങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കിയേക്കാം.

മറ്റൊരു നിർണായക വശം ചെക്ക്‌പോയിൻ്റ് ഫയൽ ഉപയോഗിച്ച് സേവ് ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു ടോർച്ച്. സേവ്() ശരിയായ സംസ്ഥാന നിഘണ്ടുവിനൊപ്പം. ആരെങ്കിലും തെറ്റായി ഒരു മോഡൽ അല്ലെങ്കിൽ ഭാരം സംരക്ഷിച്ചാൽ, അതിന് പകരം നേരിട്ടുള്ള ഒബ്‌ജക്റ്റ് പോലെയുള്ള നിലവാരമില്ലാത്ത ഫോർമാറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് state_dict, ലോഡിംഗ് സമയത്ത് ഇത് പിശകുകൾക്ക് കാരണമാകാം. ഇതൊഴിവാക്കാൻ, എപ്പോഴും മാത്രം സംരക്ഷിക്കുന്നതാണ് നല്ലത് state_dict അതനുസരിച്ച് ഭാരം വീണ്ടും ലോഡുചെയ്യുക. ഇത് ചെക്ക്‌പോയിൻ്റ് ഫയലിനെ ഭാരം കുറഞ്ഞതും പോർട്ടബിൾ ആയി നിലനിർത്തുന്നതും അനുയോജ്യത പ്രശ്‌നങ്ങൾക്ക് സാധ്യത കുറവാണ്.

അവസാനമായി, ഓപ്പറേറ്റിംഗ് സിസ്റ്റം അല്ലെങ്കിൽ ഉപയോഗിച്ച ഹാർഡ്‌വെയർ പോലുള്ള സിസ്റ്റം-നിർദ്ദിഷ്ട ഘടകങ്ങൾ ചെക്ക്‌പോയിൻ്റ് ലോഡിംഗിനെ ബാധിക്കും. ഉദാഹരണത്തിന്, ജിപിയു ടെൻസറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ലിനക്സ് മെഷീനിൽ സംരക്ഷിച്ചിരിക്കുന്ന ഒരു മോഡൽ ഒരു സിപിയു ഉള്ള വിൻഡോസ് മെഷീനിൽ ലോഡ് ചെയ്യുമ്പോൾ വൈരുദ്ധ്യങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കിയേക്കാം. ഉപയോഗിക്കുന്നത് map_location പാരാമീറ്റർ, മുമ്പ് കാണിച്ചത് പോലെ, ടെൻസറുകൾ ഉചിതമായി റീമാപ്പ് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്നു. ഒന്നിലധികം പരിതസ്ഥിതികളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഡെവലപ്പർമാർ, അവസാന നിമിഷത്തെ ആശ്ചര്യങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാൻ വ്യത്യസ്‌ത സജ്ജീകരണങ്ങളിലെ ചെക്ക്‌പോസ്റ്റുകൾ എപ്പോഴും സാധൂകരിക്കണം. 😅