Remedierea erorii de încărcare a modelului PyTorch: _pickle.UnpicklingError: cheie de încărcare nevalidă, „x1f”

Rezolvarea erorii punctului de control al modelului PyTorch: cheie de încărcare nevalidă

Soluție de backend Python care utilizează gestionarea corectă a fișierelor și încărcarea modelului

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.")

Soluție alternativă: resalvați fișierul punct de control

Soluție bazată pe Python pentru a remedia fișierul punct de control corupt

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 unitar pentru ambele soluții

Teste unitare pentru a valida încărcarea punctului de control și integritatea modelului 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()

Întrebări frecvente cu privire la problemele de încărcare a punctului de control PyTorch

1. De ce primesc _pickle.UnpicklingError când îmi încarc modelul PyTorch?
2. Această eroare apare de obicei din cauza unui fișier punct de control incompatibil sau corupt. Se poate întâmpla și atunci când utilizați diferite versiuni PyTorch între salvare și încărcare.
3. Cum repar un fișier de punct de control PyTorch corupt?
4. Puteți folosi zipfile.ZipFile() pentru a verifica dacă fișierul este o arhivă ZIP sau pentru a salva din nou punctul de control torch.save() după repararea lui.
5. Care este rolul lui state_dict în PyTorch?
6. The state_dict conține greutățile și parametrii modelului într-un format de dicționar. Salvați și încărcați întotdeauna state_dict pentru o mai bună portabilitate.
7. Cum pot încărca un punct de control PyTorch pe un procesor?
8. Utilizați map_location='cpu' argument în torch.load() pentru a remapa tensorii de la GPU la CPU.
9. Pot eșua punctele de control PyTorch din cauza conflictelor de versiuni?
10. Da, este posibil ca punctele de control mai vechi să nu se încarce în versiunile mai noi de PyTorch. Este recomandat să utilizați versiuni consistente PyTorch atunci când salvați și încărcați.
11. Cum pot verifica dacă un fișier punct de control PyTorch este corupt?
12. Încercați să încărcați fișierul folosind torch.load(). Dacă acest lucru nu reușește, inspectați fișierul cu instrumente precum zipfile.is_zipfile().
13. Care este modalitatea corectă de salvare și încărcare a modelelor PyTorch?
14. Economisiți întotdeauna folosind torch.save(model.state_dict()) și încărcați folosind model.load_state_dict().
15. De ce modelul meu nu se încarcă pe un alt dispozitiv?
16. Acest lucru se întâmplă atunci când tensorii sunt salvați pentru GPU, dar încărcați pe un procesor. Utilizare map_location pentru a rezolva acest lucru.
17. Cum pot valida punctele de control în diferite medii?
18. Scrieți teste unitare folosind unittest pentru a verifica încărcarea modelului pe diferite setări (CPU, GPU, OS).
19. Pot inspecta manual fișierele punctelor de control?
20. Da, puteți schimba extensia în .zip și o puteți deschide cu zipfile sau managerii de arhivă pentru a inspecta conținutul.

Depășirea erorilor de încărcare a modelului PyTorch

Încărcarea punctelor de control PyTorch poate genera uneori erori din cauza fișierelor corupte sau a nepotrivirilor versiunilor. Prin verificarea formatului fișierului și folosind instrumente adecvate, cum ar fi zipfile sau remapând tensorii, vă puteți recupera eficient modelele antrenate și puteți economisi ore de reantrenare.

Dezvoltatorii ar trebui să urmeze cele mai bune practici, cum ar fi salvarea state_dict numai și validând modele în diferite medii. Rețineți că timpul petrecut pentru rezolvarea acestor probleme asigură ca modelele dvs. să rămână funcționale, portabile și compatibile cu orice sistem de implementare. 🚀