Odpravljanje napake pri nalaganju modela PyTorch: _pickle.UnpicklingError: neveljaven ključ za nalaganje, 'x1f'

Odpravljanje napake kontrolne točke modela PyTorch: neveljaven ključ za nalaganje

Zaledna rešitev Python z uporabo ustreznega ravnanja z datotekami in nalaganja modela

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.")

Nadomestna rešitev: Ponovno shranjevanje datoteke kontrolne točke

Rešitev, ki temelji na Pythonu, za popravilo poškodovane datoteke kontrolne točke

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.")

Preizkus enote za obe rešitvi

Preizkusi enote za preverjanje nalaganja kontrolne točke in integritete modela 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()

Pogosto zastavljena vprašanja o težavah z nalaganjem kontrolne točke PyTorch

1. Zakaj dobivam _pickle.UnpicklingError pri nalaganju mojega modela PyTorch?
2. Do te napake običajno pride zaradi nezdružljive ali poškodovane datoteke kontrolne točke. Lahko se zgodi tudi pri uporabi različnih različic PyTorch med shranjevanjem in nalaganjem.
3. Kako popravim poškodovano datoteko kontrolne točke PyTorch?
4. Lahko uporabite zipfile.ZipFile() da preverite, ali je datoteka arhiv ZIP ali znova shranite kontrolno točko z torch.save() po popravilu.
5. Kakšna je vloga state_dict v PyTorchu?
6. The state_dict vsebuje uteži in parametre modela v obliki slovarja. Vedno shranite in naložite state_dict za boljšo prenosljivost.
7. Kako lahko naložim kontrolno točko PyTorch v CPE?
8. Uporabite map_location='cpu' argument v torch.load() za preslikavo tenzorjev iz GPE v CPE.
9. Ali lahko kontrolne točke PyTorch ne uspejo zaradi konfliktov različic?
10. Da, starejše kontrolne točke se morda ne bodo naložile v novejše različice PyTorcha. Priporočljivo je, da pri shranjevanju in nalaganju uporabljate dosledne različice PyTorch.
11. Kako lahko preverim, ali je datoteka kontrolne točke PyTorch poškodovana?
12. Poskusite naložiti datoteko z uporabo torch.load(). Če to ne uspe, preglejte datoteko z orodji, kot je zipfile.is_zipfile().
13. Kakšen je pravilen način za shranjevanje in nalaganje modelov PyTorch?
14. Vedno shranite z uporabo torch.save(model.state_dict()) in obremenitev z uporabo model.load_state_dict().
15. Zakaj se moj model ne naloži v drugo napravo?
16. To se zgodi, ko so tenzorji shranjeni za GPE, vendar naloženi v CPE. Uporaba map_location rešiti to.
17. Kako lahko potrdim kontrolne točke v različnih okoljih?
18. Napišite teste enot z uporabo unittest za preverjanje nalaganja modela pri različnih nastavitvah (CPE, GPE, OS).
19. Ali lahko ročno pregledam datoteke kontrolnih točk?
20. Da, končnico lahko spremenite v .zip in jo odprete z zipfile ali upravitelji arhivov za pregled vsebine.

Odpravljanje napak pri nalaganju modela PyTorch

Nalaganje kontrolnih točk PyTorch lahko včasih povzroči napake zaradi poškodovanih datotek ali neujemanja različic. S preverjanjem oblike datoteke in uporabo ustreznih orodij, kot je zipfile ali ponovno preslikavo tenzorjev, lahko učinkovito obnovite svoje usposobljene modele in prihranite ure ponovnega usposabljanja.

Razvijalci bi morali upoštevati najboljše prakse, kot je shranjevanje state_dict samo in preverjanje modelov v različnih okoljih. Ne pozabite, da čas, porabljen za reševanje teh težav, zagotavlja, da vaši modeli ostanejo funkcionalni, prenosni in združljivi s katerim koli sistemom za uvajanje. 🚀