Corrigindo erro de carregamento do modelo PyTorch: _pickle.UnpicklingError: chave de carregamento inválida, 'x1f'

Resolvendo erro de ponto de verificação do modelo PyTorch: chave de carregamento inválida

Solução de back-end Python usando manipulação adequada de arquivos e carregamento de modelo

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.")

Solução alternativa: salvar novamente o arquivo do ponto de verificação

Solução baseada em Python para corrigir arquivo de checkpoint corrompido

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.")

Teste de unidade para ambas as soluções

Testes de unidade para validar o carregamento do ponto de verificação e modelar a integridade do 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()

Perguntas frequentes sobre problemas de carregamento do ponto de verificação PyTorch

1. Por que estou recebendo _pickle.UnpicklingError ao carregar meu modelo PyTorch?
2. Este erro geralmente ocorre devido a um arquivo de ponto de verificação incompatível ou corrompido. Também pode acontecer ao usar diferentes versões do PyTorch entre salvar e carregar.
3. Como faço para corrigir um arquivo de ponto de verificação PyTorch corrompido?
4. Você pode usar zipfile.ZipFile() para verificar se o arquivo é um arquivo ZIP ou salve novamente o ponto de verificação com torch.save() depois de repará-lo.
5. Qual é o papel do state_dict em PyTorch?
6. O state_dict contém os pesos e parâmetros do modelo em formato de dicionário. Sempre salve e carregue o state_dict para melhor portabilidade.
7. Como posso carregar um ponto de verificação PyTorch em uma CPU?
8. Use o map_location='cpu' argumento em torch.load() para remapear tensores de GPU para CPU.
9. Os pontos de verificação do PyTorch podem falhar devido a conflitos de versão?
10. Sim, os pontos de verificação mais antigos podem não carregar nas versões mais recentes do PyTorch. É recomendado usar versões consistentes do PyTorch ao salvar e carregar.
11. Como posso verificar se um arquivo de ponto de verificação PyTorch está corrompido?
12. Tente carregar o arquivo usando torch.load(). Se isso falhar, inspecione o arquivo com ferramentas como zipfile.is_zipfile().
13. Qual é a maneira correta de salvar e carregar modelos PyTorch?
14. Sempre salve usando torch.save(model.state_dict()) e carregar usando model.load_state_dict().
15. Por que meu modelo não carrega em um dispositivo diferente?
16. Isso acontece quando os tensores são salvos para GPU, mas carregados em uma CPU. Usar map_location para resolver isso.
17. Como posso validar pontos de verificação em vários ambientes?
18. Escreva testes unitários usando unittest para verificar o carregamento do modelo em diferentes configurações (CPU, GPU, sistema operacional).
19. Posso inspecionar arquivos de pontos de verificação manualmente?
20. Sim, você pode alterar a extensão para .zip e abri-la com zipfile ou gerenciadores de arquivos para inspecionar o conteúdo.

Superando erros de carregamento do modelo PyTorch

Carregar pontos de verificação do PyTorch às vezes pode gerar erros devido a arquivos corrompidos ou incompatibilidades de versão. Verificando o formato do arquivo e usando ferramentas adequadas como arquivo zip ou remapear tensores, você pode recuperar seus modelos treinados com eficiência e economizar horas de novo treinamento.

Os desenvolvedores devem seguir as práticas recomendadas, como salvar o estado_dict apenas e validando modelos em todos os ambientes. Lembre-se de que o tempo gasto na resolução desses problemas garante que seus modelos permaneçam funcionais, portáteis e compatíveis com qualquer sistema de implantação. 🚀