Probleem bij het laden van het PyTorch-model opgelost: _pickle.UnpicklingError: ongeldige laadsleutel, 'x1f'

PyTorch-modelcontrolepuntfout oplossen: ongeldige laadsleutel

Python-backend-oplossing met behulp van de juiste bestandsverwerking en het laden van modellen

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.")

Alternatieve oplossing: het Checkpoint-bestand opnieuw opslaan

Op Python gebaseerde oplossing om een ​​beschadigd controlepuntbestand te repareren

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.")

Eenheidstest voor beide oplossingen

Eenheidstests om het laden van checkpoints te valideren en de integriteit van state_dict te modelleren

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()

Veelgestelde vragen over problemen met het laden van PyTorch Checkpoint

1. Waarom krijg ik _pickle.UnpicklingError bij het laden van mijn PyTorch-model?
2. Deze fout treedt meestal op vanwege een incompatibel of beschadigd controlepuntbestand. Het kan ook gebeuren bij het gebruik van verschillende PyTorch-versies tussen opslaan en laden.
3. Hoe repareer ik een beschadigd PyTorch-controlepuntbestand?
4. Je kunt gebruiken zipfile.ZipFile() om te controleren of het bestand een ZIP-archief is of om het controlepunt opnieuw op te slaan torch.save() na reparatie ervan.
5. Wat is de rol van de state_dict in PyTorch?
6. De state_dict bevat de gewichten en parameters van het model in een woordenboekformaat. Bewaar en laad altijd het state_dict voor betere draagbaarheid.
7. Hoe kan ik een PyTorch-controlepunt op een CPU laden?
8. Gebruik de map_location='cpu' betoog in torch.load() om tensoren opnieuw toe te wijzen van GPU naar CPU.
9. Kunnen PyTorch-controlepunten mislukken vanwege versieconflicten?
10. Ja, oudere controlepunten worden mogelijk niet geladen in nieuwere versies van PyTorch. Het wordt aanbevolen om consistente PyTorch-versies te gebruiken bij het opslaan en laden.
11. Hoe kan ik controleren of een PyTorch-controlepuntbestand beschadigd is?
12. Probeer het bestand te laden met torch.load(). Als dat niet lukt, inspecteer dan het bestand met tools zoals zipfile.is_zipfile().
13. Wat is de juiste manier om PyTorch-modellen op te slaan en te laden?
14. Bewaar altijd met torch.save(model.state_dict()) en laden met behulp van model.load_state_dict().
15. Waarom kan mijn model niet op een ander apparaat worden geladen?
16. Dit gebeurt wanneer tensoren worden opgeslagen voor GPU maar op een CPU worden geladen. Gebruik map_location om dit op te lossen.
17. Hoe kan ik controlepunten in verschillende omgevingen valideren?
18. Schrijf eenheidstests met behulp van unittest om het laden van modellen op verschillende opstellingen (CPU, GPU, OS) te controleren.
19. Kan ik controlepuntbestanden handmatig inspecteren?
20. Ja, u kunt de extensie wijzigen in .zip en deze openen met zipfile of archiefbeheerders om de inhoud te inspecteren.

Fouten bij het laden van PyTorch-modellen overwinnen

Het laden van PyTorch-controlepunten kan soms fouten veroorzaken als gevolg van beschadigde bestanden of niet-overeenkomende versies. Door het bestandsformaat te verifiëren en de juiste tools te gebruiken, zoals zipbestand of door tensoren opnieuw toe te wijzen, kunt u uw getrainde modellen efficiënt herstellen en uren aan hertraining besparen.

Ontwikkelaars moeten best practices volgen, zoals het opslaan van de staat_dict alleen en het valideren van modellen in verschillende omgevingen. Houd er rekening mee dat de tijd die u besteedt aan het oplossen van deze problemen ervoor zorgt dat uw modellen functioneel, draagbaar en compatibel blijven met elk implementatiesysteem. 🚀