Oprava chyby načítania modelu PyTorch: _pickle.UnpicklingError: neplatný kľúč načítania, 'x1f'

Riešenie chyby kontrolného bodu modelu PyTorch: Neplatný kľúč načítania

Backendové riešenie Pythonu využívajúce správnu manipuláciu so súbormi a načítanie 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.")

Alternatívne riešenie: Opätovné uloženie súboru kontrolného bodu

Riešenie založené na Pythone na opravu poškodeného súboru kontrolných bodov

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.")

Jednotkový test pre obe riešenia

Testy jednotiek na overenie načítania kontrolných bodov a integrity 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()

Často kladené otázky o problémoch s načítaním kontrolného bodu PyTorch

1. Prečo dostávam _pickle.UnpicklingError pri načítavaní môjho modelu PyTorch?
2. Táto chyba sa zvyčajne vyskytuje v dôsledku nekompatibilného alebo poškodeného súboru kontrolného bodu. Môže sa to stať aj pri použití rôznych verzií PyTorch medzi ukladaním a načítaním.
3. Ako opravím poškodený súbor kontrolného bodu PyTorch?
4. Môžete použiť zipfile.ZipFile() skontrolovať, či je súbor archívom ZIP, alebo znova uložiť kontrolný bod pomocou torch.save() po jej oprave.
5. Aká je úloha state_dict v PyTorch?
6. The state_dict obsahuje váhy a parametre modelu vo formáte slovníka. Vždy uložte a načítajte state_dict pre lepšiu prenosnosť.
7. Ako môžem načítať kontrolný bod PyTorch na CPU?
8. Použite map_location='cpu' argument v torch.load() na premapovanie tenzorov z GPU na CPU.
9. Môžu kontrolné body PyTorch zlyhať kvôli konfliktom verzií?
10. Áno, staršie kontrolné body sa nemusia načítať v novších verziách PyTorch. Pri ukladaní a načítavaní sa odporúča používať konzistentné verzie PyTorch.
11. Ako môžem skontrolovať, či je súbor kontrolného bodu PyTorch poškodený?
12. Skúste súbor načítať pomocou torch.load(). Ak to zlyhá, skontrolujte súbor pomocou nástrojov ako zipfile.is_zipfile().
13. Aký je správny spôsob ukladania a načítania modelov PyTorch?
14. Vždy uložte pomocou torch.save(model.state_dict()) a zaťaženie pomocou model.load_state_dict().
15. Prečo sa môj model nenačíta do iného zariadenia?
16. Stáva sa to, keď sú tenzory uložené pre GPU, ale načítané na CPU. Použite map_location vyriešiť toto.
17. Ako môžem overiť kontrolné body naprieč prostrediami?
18. Napíšte jednotkové testy pomocou unittest na kontrolu načítania modelu v rôznych nastaveniach (CPU, GPU, OS).
19. Môžem kontrolovať súbory kontrolných bodov manuálne?
20. Áno, príponu môžete zmeniť na .zip a otvoriť ju pomocou zipfile alebo správcov archívov, aby skontrolovali obsah.

Prekonanie chýb pri načítaní modelu PyTorch

Načítanie kontrolných bodov PyTorch môže niekedy spôsobiť chyby v dôsledku poškodených súborov alebo nezhôd verzií. Overením formátu súboru a použitím vhodných nástrojov ako napr zipfile alebo premapovaním tenzorov, môžete efektívne obnoviť svoje natrénované modely a ušetriť hodiny opätovného tréningu.

Vývojári by sa mali riadiť osvedčenými postupmi, ako je ukladanie súboru state_dict a overovanie modelov naprieč prostrediami. Pamätajte, že čas strávený riešením týchto problémov zaisťuje, že vaše modely zostanú funkčné, prenosné a kompatibilné s akýmkoľvek systémom nasadenia. 🚀