Fikser PyTorch-modellinnlastingsfeil: _pickle.UnpicklingError: ugyldig innlastingsnøkkel, 'x1f'

Løser PyTorch Model Checkpoint Feil: Ugyldig innlastingsnøkkel

Python backend-løsning som bruker riktig filhåndtering og modelllasting

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.")

Alternativ løsning: Lagre sjekkpunktfilen på nytt

Python-basert løsning for å fikse ødelagt sjekkpunktfil

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.")

Enhetstest for begge løsninger

Enhetstester for å validere sjekkpunktbelastning og modell state_dict-integritet

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()

Ofte stilte spørsmål om problemer med innlasting av PyTorch Checkpoint

1. Hvorfor får jeg _pickle.UnpicklingError når jeg laster inn PyTorch-modellen min?
2. Denne feilen oppstår vanligvis på grunn av en inkompatibel eller ødelagt sjekkpunktfil. Det kan også skje når du bruker forskjellige PyTorch-versjoner mellom lagring og lasting.
3. Hvordan fikser jeg en ødelagt PyTorch-sjekkpunktfil?
4. Du kan bruke zipfile.ZipFile() for å sjekke om filen er et ZIP-arkiv eller lagre sjekkpunktet på nytt med torch.save() etter å ha reparert den.
5. Hva er rollen til state_dict i PyTorch?
6. De state_dict inneholder modellens vekter og parametere i et ordbokformat. Lagre og last alltid inn state_dict for bedre portabilitet.
7. Hvordan kan jeg laste et PyTorch-sjekkpunkt på en CPU?
8. Bruk map_location='cpu' argument i torch.load() for å omforme tensorer fra GPU til CPU.
9. Kan PyTorch-sjekkpunkter mislykkes på grunn av versjonskonflikter?
10. Ja, eldre sjekkpunkter kan ikke lastes inn i nyere versjoner av PyTorch. Det anbefales å bruke konsistente PyTorch-versjoner når du lagrer og laster.
11. Hvordan kan jeg sjekke om en PyTorch-sjekkpunktfil er ødelagt?
12. Prøv å laste inn filen med torch.load(). Hvis det mislykkes, inspiser filen med verktøy som zipfile.is_zipfile().
13. Hva er den riktige måten å lagre og laste PyTorch-modeller på?
14. Alltid lagre bruk torch.save(model.state_dict()) og last ved hjelp av model.load_state_dict().
15. Hvorfor laster ikke modellen min på en annen enhet?
16. Dette skjer når tensorer er lagret for GPU, men lastet på en CPU. Bruk map_location for å løse dette.
17. Hvordan kan jeg validere sjekkpunkter på tvers av miljøer?
18. Skriv enhetstester ved hjelp av unittest for å sjekke modelllasting på forskjellige oppsett (CPU, GPU, OS).
19. Kan jeg inspisere sjekkpunktfiler manuelt?
20. Ja, du kan endre utvidelsen til .zip og åpne den med zipfile eller arkivledere for å inspisere innholdet.

Overvinne PyTorch-modellinnlastingsfeil

Lasting av PyTorch-sjekkpunkter kan noen ganger gi feil på grunn av korrupte filer eller versjonsfeil. Ved å verifisere filformatet og bruke riktige verktøy som zip-fil eller remapping av tensorer, kan du gjenopprette de trente modellene dine effektivt og spare timer med omtrening.

Utviklere bør følge beste praksis som å lagre state_dict bare og validering av modeller på tvers av miljøer. Husk at tiden brukt på å løse disse problemene sikrer at modellene dine forblir funksjonelle, bærbare og kompatible med alle distribusjonssystem. 🚀