PyTorch मॉडेल लोडिंग त्रुटीचे निराकरण करणे: _pickle.UnpicklingError: अवैध लोड की, 'x1f'

PyTorch मॉडेल चेकपॉईंट अयशस्वी का: लोडिंग त्रुटीमध्ये खोलवर जा

40 मशिन लर्निंग मॉडेल्सवर संपूर्ण महिना प्रशिक्षण खर्च करण्याची कल्पना करा, फक्त त्यांचे वजन लोड करण्याचा प्रयत्न करताना एक गुप्त त्रुटी आढळली: . 😩 जर तुम्ही PyTorch सह काम करत असाल आणि ही समस्या तुम्हाला आली असेल, तर तुम्हाला माहिती आहे की ते किती निराशाजनक असू शकते.

तुमच्या चेकपॉईंट फाईलमध्ये एखादी गोष्ट बंद असते तेव्हा त्रुटी उद्भवते, एकतर भ्रष्टाचारामुळे, विसंगत स्वरूपामुळे किंवा ती जतन करण्याच्या पद्धतीमुळे. डेव्हलपर किंवा डेटा सायंटिस्ट म्हणून, अशा तांत्रिक अडथळ्यांना सामोरे जाणे म्हणजे जेव्हा तुम्ही प्रगती करणार असाल तेव्हा भिंतीवर आदळल्यासारखे वाटू शकते.

फक्त गेल्या महिन्यात, माझे PyTorch मॉडेल पुनर्संचयित करण्याचा प्रयत्न करताना मला अशाच समस्येचा सामना करावा लागला. मी PyTorch च्या किती आवृत्त्या वापरल्या किंवा मी सुधारित विस्तार केले तरीही वजन लोड होणार नाही. एका क्षणी, मी फाईल झिप आर्काइव्ह म्हणून उघडण्याचा प्रयत्न केला, ती व्यक्तिचलितपणे तपासण्याची आशा बाळगून-दुर्दैवाने, त्रुटी कायम राहिली.

या लेखात, या त्रुटीचा अर्थ काय आहे, ती का होते आणि—सर्वात महत्त्वाचे म्हणजे—तुम्ही तिचे निराकरण कसे करू शकता हे आम्ही खाली टाकू. तुम्ही नवशिक्या असाल किंवा अनुभवी प्रो, शेवटपर्यंत, तुम्ही तुमच्या PyTorch मॉडेल्ससह ट्रॅकवर परत याल. चला आत जाऊया! 🚀

आज्ञा	वापराचे उदाहरण
zipfile.is_zipfile()	ही कमांड दिलेली फाइल वैध ZIP संग्रहण आहे की नाही हे तपासते. या स्क्रिप्टच्या संदर्भात, दूषित मॉडेल फाइल PyTorch चेकपॉईंट ऐवजी खरोखर एक ZIP फाइल असू शकते का ते सत्यापित करते.
zipfile.ZipFile()	ZIP संग्रहणातील सामग्री वाचण्यास आणि काढण्यास अनुमती देते. हे संभाव्य चुकीच्या-जतन केलेल्या मॉडेल फाइल्स उघडण्यासाठी आणि विश्लेषण करण्यासाठी वापरले जाते.
io.BytesIO()	बायनरी डेटा हाताळण्यासाठी इन-मेमरी बायनरी प्रवाह तयार करते, जसे की फाईल सामग्री डिस्कवर सेव्ह न करता, ZIP संग्रहणांमधून वाचली जाते.
torch.load(map_location=...)	वापरकर्त्याला CPU किंवा GPU सारख्या विशिष्ट डिव्हाइसवर टेन्सर रीमॅप करण्याची परवानगी देताना PyTorch चेकपॉईंट फाइल लोड करते.
torch.save()	PyTorch चेकपॉईंट फाइल योग्य फॉरमॅटमध्ये पुन्हा सेव्ह करते. दूषित किंवा चुकीचे स्वरूपित फायली निश्चित करण्यासाठी हे महत्त्वपूर्ण आहे.
unittest.TestCase	पायथनच्या अंगभूत युनिटटेस्ट मॉड्यूलचा एक भाग, हा वर्ग कोड कार्यक्षमता सत्यापित करण्यासाठी आणि त्रुटी शोधण्यासाठी युनिट चाचण्या तयार करण्यात मदत करतो.
self.assertTrue()	एकक चाचणीमध्ये अट सत्य असल्याचे सत्यापित करते. येथे, हे पुष्टी करते की चेकपॉईंट त्रुटींशिवाय यशस्वीरित्या लोड होते.
timm.create_model()	साठी विशिष्ट लायब्ररी, हे फंक्शन पूर्व-परिभाषित मॉडेल आर्किटेक्चर सुरू करते. हे या स्क्रिप्टमध्ये 'legacy_xception' मॉडेल तयार करण्यासाठी वापरले जाते.
map_location=device	torch.load() चे पॅरामीटर जे उपकरण (CPU/GPU) निर्दिष्ट करते जेथे लोड केलेले टेन्सर वाटप केले जावे, सुसंगतता सुनिश्चित करा.
with archive.open(file)	ZIP संग्रहणातील विशिष्ट फाइल वाचण्याची अनुमती देते. हे ZIP स्ट्रक्चर्समध्ये चुकीच्या पद्धतीने संग्रहित केलेल्या मॉडेल वजनांवर प्रक्रिया करण्यास सक्षम करते.

PyTorch चेकपॉईंट लोडिंग त्रुटी समजून घेणे आणि त्याचे निराकरण करणे

भेदरलेल्यांचा सामना करताना , हे सहसा सूचित करते की चेकपॉईंट फाइल एकतर दूषित झाली आहे किंवा अनपेक्षित स्वरूपात जतन केली गेली आहे. प्रदान केलेल्या स्क्रिप्टमध्ये, अशा फायली स्मार्ट रिकव्हरी तंत्राने हाताळणे ही मुख्य कल्पना आहे. उदाहरणार्थ, फाइल वापरून झिप संग्रहण आहे की नाही हे तपासत आहे मॉड्यूल ही एक महत्त्वाची पहिली पायरी आहे. हे सुनिश्चित करते की आम्ही आंधळेपणाने अवैध फाइल लोड करत नाही . सारख्या साधनांचा लाभ घेऊन zipfile.ZipFile आणि , आम्ही फाइलची सामग्री सुरक्षितपणे तपासू आणि काढू शकतो. कल्पना करा की तुमच्या मॉडेलला प्रशिक्षण देण्यासाठी आठवडे घालवण्यात, आणि एकच दूषित चेकपॉईंट सर्वकाही थांबवते—तुम्हाला यासारखे विश्वसनीय पुनर्प्राप्ती पर्याय हवे आहेत!

दुसऱ्या स्क्रिप्टमध्ये लक्ष केंद्रित केले आहे ते योग्यरित्या लोड केले आहे याची खात्री केल्यानंतर. मूळ फाइलमध्ये किरकोळ समस्या असल्यास परंतु तरीही अंशतः वापरण्यायोग्य असल्यास, आम्ही वापरतो दुरुस्त करण्यासाठी आणि ते पुन्हा स्वरूपित करण्यासाठी. उदाहरणार्थ, समजा तुमच्याकडे नावाची चेकपॉईंट फाइल दूषित आहे . सारख्या नवीन फाईलमध्ये रीलोड करून आणि सेव्ह करून fixed_CDF2_0.pth, तुम्ही खात्री करता की ते योग्य PyTorch सीरियलायझेशन फॉरमॅटचे पालन करते. हे सोपे तंत्र जुन्या फ्रेमवर्क किंवा वातावरणात सेव्ह केलेल्या मॉडेल्ससाठी जीवनरक्षक आहे, त्यांना पुन्हा प्रशिक्षण न देता पुन्हा वापरण्यायोग्य बनवते.

याव्यतिरिक्त, युनिट चाचणीचा समावेश केल्याने हे सुनिश्चित होते की आमचे उपाय आहेत आणि सातत्याने काम करा. वापरून मॉड्यूल, आम्ही चेकपॉईंट लोडिंगचे प्रमाणीकरण स्वयंचलित करू शकतो, जे विशेषतः तुमच्याकडे एकाधिक मॉडेल्स असल्यास उपयुक्त आहे. मला एकदा एका संशोधन प्रकल्पातील 20 हून अधिक मॉडेल्सचा सामना करावा लागला आणि प्रत्येकाची मॅन्युअली चाचणी करण्यात काही दिवस लागले असते. युनिट चाचण्यांसह, एकच स्क्रिप्ट काही मिनिटांत त्या सर्वांचे प्रमाणीकरण करू शकते! हे ऑटोमेशन केवळ वेळेची बचत करत नाही तर त्रुटींकडे दुर्लक्ष करण्यापासून देखील प्रतिबंधित करते.

शेवटी, स्क्रिप्टची रचना सर्व उपकरणांमध्ये (CPU आणि GPU) सह सुसंगतता सुनिश्चित करते युक्तिवाद हे विविध वातावरणासाठी योग्य बनवते, मग तुम्ही मॉडेल स्थानिक पातळीवर चालवत असाल किंवा क्लाउड सर्व्हरवर. याचे चित्रण करा: तुम्ही तुमचे मॉडेल GPU वर प्रशिक्षित केले आहे परंतु ते CPU-केवळ मशीनवर लोड करणे आवश्यक आहे. न नकाशा_स्थान पॅरामीटर, तुम्हाला त्रुटींचा सामना करावा लागेल. योग्य डिव्हाइस निर्दिष्ट करून, स्क्रिप्ट ही संक्रमणे अखंडपणे हाताळते, तुमचे हार्ड कमावलेले मॉडेल सर्वत्र कार्य करतात याची खात्री करून. 😊

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.")

१

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 Checkpoints का अयशस्वी होतात आणि ते कसे प्रतिबंधित करावे हे समजून घेणे

एक दुर्लक्षित कारण जेव्हा PyTorch चेकपॉईंट वापरून जतन केले जाते तेव्हा उद्भवते लायब्ररीचे परंतु नवीन आवृत्तीसह लोड केलेले किंवा त्याउलट. PyTorch अपडेट्स काहीवेळा सीरियलायझेशन आणि डीसीरियलायझेशन फॉरमॅटमध्ये बदल करतात. हे बदल जुने मॉडेल्स विसंगत बनवू शकतात, ज्यामुळे त्यांना पुनर्संचयित करण्याचा प्रयत्न करताना त्रुटी येऊ शकतात. उदाहरणार्थ, PyTorch 1.6 सह जतन केलेल्या चेकपॉईंटमुळे PyTorch 2.0 मध्ये लोडिंग समस्या उद्भवू शकतात.

चेकपॉईंट फाइल वापरून सेव्ह केली गेली याची खात्री करणे ही आणखी एक गंभीर बाब आहे योग्य राज्य शब्दकोशासह. जर एखाद्याने चुकून एखादे मॉडेल किंवा वजन नॉन-स्टँडर्ड फॉरमॅट वापरून सेव्ह केले असेल, जसे की त्याच्याऐवजी थेट ऑब्जेक्ट , यामुळे लोडिंग दरम्यान त्रुटी येऊ शकतात. हे टाळण्यासाठी, नेहमी फक्त जतन करण्याचा सर्वोत्तम सराव आहे आणि त्यानुसार वजन रीलोड करा. हे चेकपॉईंट फाइल हलके, पोर्टेबल आणि सुसंगतता समस्यांसाठी कमी प्रवण ठेवते.

शेवटी, सिस्टम-विशिष्ट घटक, जसे की ऑपरेटिंग सिस्टम किंवा वापरलेले हार्डवेअर, चेकपॉईंट लोडिंगवर परिणाम करू शकतात. उदाहरणार्थ, जीपीयू टेन्सर वापरून लिनक्स मशीनवर सेव्ह केलेले मॉडेल सीपीयूसह विंडोज मशीनवर लोड केल्यावर संघर्ष निर्माण करू शकते. वापरून पॅरामीटर, पूर्वी दाखवल्याप्रमाणे, योग्यरित्या टेन्सर रीमॅप करण्यात मदत करते. अनेक वातावरणात काम करणाऱ्या विकसकांनी शेवटच्या क्षणातील आश्चर्य टाळण्यासाठी नेहमी वेगवेगळ्या सेटअपवर चेकपॉईंट प्रमाणित केले पाहिजेत. 😅

1. मला का मिळत आहे माझे PyTorch मॉडेल लोड करताना?
2. ही त्रुटी सहसा विसंगत किंवा दूषित चेकपॉईंट फाइलमुळे उद्भवते. सेव्हिंग आणि लोडिंग दरम्यान वेगवेगळ्या PyTorch आवृत्त्या वापरताना देखील हे होऊ शकते.
3. मी दूषित PyTorch चेकपॉईंट फाइल कशी दुरुस्त करू?
4. तुम्ही वापरू शकता फाइल झिप आर्काइव्ह आहे की नाही हे तपासण्यासाठी किंवा चेकपॉईंट पुन्हा सेव्ह करा दुरुस्ती केल्यानंतर.
5. ची भूमिका काय आहे PyTorch मध्ये?
6. द डिक्शनरी फॉरमॅटमध्ये मॉडेलचे वजन आणि पॅरामीटर्स समाविष्ट आहेत. नेहमी जतन करा आणि लोड करा चांगल्या पोर्टेबिलिटीसाठी.
7. मी CPU वर PyTorch चेकपॉईंट कसा लोड करू शकतो?
8. वापरा मध्ये वाद GPU वरून CPU मध्ये टेन्सर रीमॅप करण्यासाठी.
9. आवृत्ती विरोधामुळे PyTorch चेकपॉईंट अयशस्वी होऊ शकतात?
10. होय, PyTorch च्या नवीन आवृत्त्यांमध्ये जुने चेकपॉईंट लोड होणार नाहीत. सेव्ह आणि लोड करताना सातत्यपूर्ण PyTorch आवृत्त्या वापरण्याची शिफारस केली जाते.
11. PyTorch चेकपॉईंट फाइल दूषित झाली आहे की नाही हे मी कसे तपासू शकतो?
12. वापरून फाइल लोड करण्याचा प्रयत्न करा . ते अयशस्वी झाल्यास, सारख्या साधनांसह फाइलची तपासणी करा .
13. PyTorch मॉडेल जतन आणि लोड करण्याचा योग्य मार्ग कोणता आहे?
14. वापरून नेहमी जतन करा आणि वापरून लोड करा .
15. माझे मॉडेल वेगळ्या डिव्हाइसवर लोड करण्यात अयशस्वी का होते?
16. जेव्हा टेन्सर GPU साठी सेव्ह केले जातात परंतु CPU वर लोड केले जातात तेव्हा असे होते. वापरा याचे निराकरण करण्यासाठी.
17. मी वातावरणात चेकपॉइंट्स कसे प्रमाणित करू शकतो?
18. वापरून युनिट चाचण्या लिहा वेगवेगळ्या सेटअपवर (CPU, GPU, OS) मॉडेल लोडिंग तपासण्यासाठी.
19. मी चेकपॉईंट फाइल्सची व्यक्तिचलितपणे तपासणी करू शकतो का?
20. होय, तुम्ही विस्तार .zip मध्ये बदलू शकता आणि ते उघडू शकता किंवा सामग्रीची तपासणी करण्यासाठी संग्रहण व्यवस्थापक.

PyTorch चेकपॉईंट लोड केल्याने काहीवेळा दूषित फाइल्स किंवा आवृत्ती जुळत नसल्यामुळे त्रुटी येऊ शकतात. फाईल फॉरमॅटची पडताळणी करून आणि योग्य टूल्स वापरून किंवा टेन्सर्सचे रीमॅपिंग केल्यास, तुम्ही तुमचे प्रशिक्षित मॉडेल कार्यक्षमतेने पुनर्प्राप्त करू शकता आणि री-ट्रेनिंगचे तास वाचवू शकता.

विकसकांनी बचत करण्यासारख्या सर्वोत्तम पद्धतींचे पालन केले पाहिजे केवळ आणि संपूर्ण वातावरणात मॉडेलचे प्रमाणीकरण. लक्षात ठेवा, या समस्यांचे निराकरण करण्यात घालवलेला वेळ हे सुनिश्चित करते की तुमचे मॉडेल कार्यशील, पोर्टेबल आणि कोणत्याही उपयोजन प्रणालीशी सुसंगत राहतील. 🚀