Исправление ошибки загрузки модели PyTorch: _pickle.UnpicklingError: неверный ключ загрузки, 'x1f'

Устранение ошибки контрольной точки модели PyTorch: неверный ключ загрузки

Серверное решение Python с использованием правильной обработки файлов и загрузки модели

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.")

Альтернативное решение: повторное сохранение файла контрольной точки.

Решение на основе Python для исправления поврежденного файла контрольной точки

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.")

Юнит-тест для обоих решений

Модульные тесты для проверки загрузки контрольной точки и целостности модели 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()

Часто задаваемые вопросы о проблемах с загрузкой контрольной точки PyTorch

1. Почему я получаю _pickle.UnpicklingError при загрузке моей модели PyTorch?
2. Эта ошибка обычно возникает из-за несовместимого или поврежденного файла контрольной точки. Это также может произойти при использовании разных версий PyTorch между сохранением и загрузкой.
3. Как исправить поврежденный файл контрольной точки PyTorch?
4. Вы можете использовать zipfile.ZipFile() чтобы проверить, является ли файл ZIP-архивом, или повторно сохранить контрольную точку с помощью torch.save() после его ремонта.
5. Какова роль state_dict в ПайТорче?
6. state_dict содержит веса и параметры модели в словарном формате. Всегда сохраняйте и загружайте state_dict для лучшей портативности.
7. Как загрузить контрольную точку PyTorch на процессор?
8. Используйте map_location='cpu' аргумент в torch.load() для переназначения тензоров с графического процессора на процессор.
9. Могут ли контрольные точки PyTorch выйти из строя из-за конфликта версий?
10. Да, старые контрольные точки могут не загружаться в новых версиях PyTorch. Рекомендуется использовать согласованные версии PyTorch при сохранении и загрузке.
11. Как я могу проверить, поврежден ли файл контрольной точки PyTorch?
12. Попробуйте загрузить файл с помощью torch.load(). Если это не помогло, проверьте файл с помощью таких инструментов, как zipfile.is_zipfile().
13. Как правильно сохранять и загружать модели PyTorch?
14. Всегда сохраняйте, используя torch.save(model.state_dict()) и загрузить с помощью model.load_state_dict().
15. Почему моя модель не загружается на другом устройстве?
16. Это происходит, когда тензоры сохраняются для графического процессора, но загружаются в процессор. Использовать map_location чтобы решить это.
17. Как я могу проверить контрольные точки в разных средах?
18. Напишите модульные тесты, используя unittest проверить загрузку модели на разных настройках (ЦП, ГП, ОС).
19. Могу ли я проверить файлы контрольных точек вручную?
20. Да, вы можете изменить расширение на .zip и открыть его с помощью zipfile или менеджеры архивов для проверки содержимого.

Устранение ошибок загрузки модели PyTorch

Загрузка контрольных точек PyTorch иногда может вызывать ошибки из-за повреждения файлов или несоответствия версий. Проверив формат файла и используя соответствующие инструменты, такие как zip-файл или переназначение тензоров, вы можете эффективно восстановить обученные модели и сэкономить часы повторного обучения.

Разработчикам следует следовать лучшим практикам, таким как сохранение состояние_дикт только и проверка моделей в различных средах. Помните: время, потраченное на решение этих проблем, гарантирует, что ваши модели останутся функциональными, портативными и совместимыми с любой системой развертывания. 🚀