Naprawianie błędu ładowania modelu PyTorch: _pickle.UnpicklingError: nieprawidłowy klucz ładowania, „x1f”

Rozwiązywanie błędu punktu kontrolnego modelu PyTorch: nieprawidłowy klucz ładowania

Rozwiązanie backendowe w języku Python wykorzystujące odpowiednią obsługę plików i ładowanie modelu

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.")

Rozwiązanie alternatywne: ponowne zapisanie pliku punktu kontrolnego

Rozwiązanie oparte na Pythonie do naprawy uszkodzonego pliku punktu kontrolnego

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.")

Test jednostkowy dla obu rozwiązań

Testy jednostkowe w celu sprawdzenia poprawności ładowania punktu kontrolnego i integralności modelu state_dict

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()

Często zadawane pytania dotyczące problemów z ładowaniem punktu kontrolnego PyTorch

1. Dlaczego dostaję _pickle.UnpicklingError podczas ładowania mojego modelu PyTorch?
2. Ten błąd zwykle występuje z powodu niezgodnego lub uszkodzonego pliku punktu kontrolnego. Może się to również zdarzyć podczas używania różnych wersji PyTorch pomiędzy zapisem a załadowaniem.
3. Jak naprawić uszkodzony plik punktu kontrolnego PyTorch?
4. Możesz użyć zipfile.ZipFile() aby sprawdzić, czy plik jest archiwum ZIP lub ponownie zapisać punkt kontrolny torch.save() po jego naprawie.
5. Jaka jest rola state_dict w PyTorchu?
6. The state_dict zawiera wagi i parametry modelu w formacie słownikowym. Zawsze zapisuj i ładuj plik state_dict dla lepszej przenośności.
7. Jak mogę załadować punkt kontrolny PyTorch na procesor?
8. Skorzystaj z map_location='cpu' argument w torch.load() do ponownego mapowania tensorów z GPU na CPU.
9. Czy punkty kontrolne PyTorch mogą zakończyć się niepowodzeniem z powodu konfliktów wersji?
10. Tak, starsze punkty kontrolne mogą nie zostać załadowane w nowszych wersjach PyTorch. Zaleca się używanie spójnych wersji PyTorch podczas zapisywania i ładowania.
11. Jak mogę sprawdzić, czy plik punktu kontrolnego PyTorch jest uszkodzony?
12. Spróbuj załadować plik za pomocą torch.load(). Jeśli to się nie powiedzie, sprawdź plik za pomocą narzędzi takich jak zipfile.is_zipfile().
13. Jaki jest właściwy sposób zapisywania i ładowania modeli PyTorch?
14. Zawsze oszczędzaj używając torch.save(model.state_dict()) i załaduj za pomocą model.load_state_dict().
15. Dlaczego mój model nie ładuje się na innym urządzeniu?
16. Dzieje się tak, gdy tensory są zapisywane dla GPU, ale ładowane na procesor. Używać map_location rozwiązać ten problem.
17. Jak mogę zweryfikować punkty kontrolne w różnych środowiskach?
18. Napisz testy jednostkowe za pomocą unittest aby sprawdzić ładowanie modelu na różnych konfiguracjach (CPU, GPU, system operacyjny).
19. Czy mogę ręcznie sprawdzić pliki punktów kontrolnych?
20. Tak, możesz zmienić rozszerzenie na .zip i otworzyć je za pomocą zipfile lub menedżerów archiwów w celu sprawdzenia zawartości.

Pokonywanie błędów ładowania modelu PyTorch

Ładowanie punktów kontrolnych PyTorch może czasami powodować błędy z powodu uszkodzonych plików lub niezgodności wersji. Weryfikując format pliku i używając odpowiednich narzędzi, takich jak plik zip lub ponowne mapowanie tensorów, możesz skutecznie odzyskać wytrenowane modele i zaoszczędzić wiele godzin na ponownym szkoleniu.

Programiści powinni przestrzegać najlepszych praktyk, takich jak zapisywanie pliku stan_dykt tylko i sprawdzanie modeli w różnych środowiskach. Pamiętaj, że czas spędzony na rozwiązywaniu tych problemów gwarantuje, że Twoje modele pozostaną funkcjonalne, przenośne i kompatybilne z dowolnym systemem wdrażania. 🚀