Исправљање грешке при учитавању модела ПиТорцх: _пицкле.УнпицклингЕррор: неважећи кључ за учитавање, 'к1ф'

Зашто контролне тачке ПиТорцх модела не успевају: Дубоко зароните у грешку учитавања

Замислите да проведете цео месец тренирајући преко 40 модела машинског учења, само да бисте наишли на загонетну грешку када покушавате да учитате њихове тежине: . 😩 Ако радите са ПиТорцх-ом и наиђете на овај проблем, знате колико то може бити фрустрирајуће.

Грешка се обично јавља када нешто није у реду са вашом датотеком контролне тачке, било због оштећења, некомпатибилног формата или начина на који је сачувана. Као програмер или научник за податке, суочавање са таквим техничким проблемима може се осећати као да ударите у зид управо када ћете напредовати.

Прошлог месеца сам се суочио са сличним проблемом док сам покушавао да вратим своје ПиТорцх моделе. Без обзира на то колико верзија ПиТорцх-а сам пробао или проширења које сам модификовао, тежине се једноставно нису учитавале. У једном тренутку сам чак покушао да отворим датотеку као ЗИП архиву, надајући се да ћу је ручно прегледати - нажалост, грешка се наставила.

У овом чланку ћемо разложити шта ова грешка значи, зашто се дешава и – што је најважније – како можете да је решите. Било да сте почетник или искусан професионалац, до краја ћете се вратити на прави пут са својим ПиТорцх моделима. Уронимо! 🚀

Цомманд	Пример употребе
zipfile.is_zipfile()	Ова команда проверава да ли је дата датотека важећа ЗИП архива. У контексту ове скрипте, она проверава да ли је оштећена датотека модела заправо ЗИП датотека уместо ПиТорцх контролне тачке.
zipfile.ZipFile()	Омогућава читање и издвајање садржаја ЗИП архиве. Ово се користи за отварање и анализу потенцијално погрешно сачуваних датотека модела.
io.BytesIO()	Креира бинарни ток у меморији за руковање бинарним подацима, као што је садржај датотеке прочитан из ЗИП архива, без чувања на диску.
torch.load(map_location=...)	Учитава датотеку ПиТорцх контролне тачке док омогућава кориснику да преслика тензоре на одређени уређај, као што је ЦПУ или ГПУ.
torch.save()	Поново чува датотеку ПиТорцх контролне тачке у одговарајућем формату. Ово је кључно за поправљање оштећених или погрешно форматираних датотека.
unittest.TestCase	Део Питхон-овог уграђеног модула за тестирање јединица, ова класа помаже у креирању јединичних тестова за верификацију функционалности кода и откривање грешака.
self.assertTrue()	Потврђује да је услов Тачан у јединичном тесту. Овде потврђује да се контролна тачка успешно учитава без грешака.
timm.create_model()	Специфично за библиотека, ова функција иницијализује унапред дефинисане архитектуре модела. Користи се за креирање модела 'легаци_кцептион' у овој скрипти.
map_location=device	Параметар торцх.лоад() који специфицира уређај (ЦПУ/ГПУ) где учитани тензори треба да буду додељени, обезбеђујући компатибилност.
with archive.open(file)	Омогућава читање одређене датотеке унутар ЗИП архиве. Ово омогућава обраду тежина модела погрешно ускладиштених унутар ЗИП структура.

Разумевање и исправљање грешака при учитавању ПиТорцх контролне тачке

Приликом сусрета са страшним , обично указује да је датотека контролне тачке оштећена или је сачувана у неочекиваном формату. У датим скриптама, кључна идеја је руковање таквим датотекама помоћу паметних техника опоравка. На пример, провера да ли је датотека ЗИП архива помоћу модул је кључни први корак. Ово осигурава да слепо не учитавамо неважећу датотеку . Коришћењем алата као што су зипфиле.ЗипФиле и , можемо безбедно прегледати и издвојити садржај датотеке. Замислите да проведете недеље тренирајући своје моделе, а једна оштећена контролна тачка све зауставља — потребне су вам поуздане опције опоравка попут ових!

У другом сценарију фокус је на након што се увери да је исправно учитан. Ако оригинална датотека има мање проблеме, али је и даље делимично употребљива, користимо да га поправите и преформатирате. На пример, претпоставимо да имате оштећену датотеку контролне тачке под називом . Поновним учитавањем и чувањем у нову датотеку као фикед_ЦДФ2_0.птх, осигуравате да се придржава исправног ПиТорцх формата серијализације. Ова једноставна техника је спас за моделе који су сачувани у старијим оквирима или окружењима, што их чини поново употребљивим без поновне обуке.

Поред тога, укључивање теста јединице осигурава да су наша решења тачна и раде доследно. Коришћењем модул, можемо аутоматизовати валидацију учитавања контролних тачака, што је посебно корисно ако имате више модела. Једном сам морао да радим са преко 20 модела из истраживачког пројекта, а ручно тестирање сваког од њих трајало би данима. Са јединичним тестовима, једна скрипта може све њих да потврди у року од неколико минута! Ова аутоматизација не само да штеди време, већ и спречава да се грешке превиде.

Коначно, структура скрипте обезбеђује компатибилност између уређаја (ЦПУ и ГПУ) са аргумент. То га чини савршеним за различита окружења, без обзира да ли користите моделе локално или на серверу у облаку. Замислите ово: обучили сте свој модел на ГПУ-у, али морате да га учитате на машини која ради само на ЦПУ-у. Без мап_лоцатион параметар, вероватно ћете се суочити са грешкама. Одређивањем исправног уређаја, скрипта беспрекорно управља овим прелазима, обезбеђујући да ваши тешко зарађени модели раде свуда. 😊

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.")

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.")

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()

Разумевање зашто ПиТорцх контролне тачке не успевају и како то спречити

Један занемарени узрок се дешава када се ПиТорцх контролна тачка сачува помоћу библиотеке, али је учитана новијом верзијом, или обрнуто. ПиТорцх ажурирања понекад уводе промене у формате серијализације и десериализације. Ове промене могу учинити старије моделе некомпатибилним, што доводи до грешака при покушају да их вратите. На пример, контролна тачка сачувана са ПиТорцх 1.6 може изазвати проблеме са учитавањем у ПиТорцх 2.0.

Још један критичан аспект је да се обезбеди да је датотека контролне тачке сачувана помоћу са исправним државним речником. Ако је неко грешком сачувао модел или тежине користећи нестандардни формат, као што је директан објекат уместо његовог , може довести до грешака током учитавања. Да бисте то избегли, најбоља је пракса да увек сачувате само и у складу са тим поново учитајте тегове. Ово одржава датотеку контролне тачке лаганом, преносивом и мање склоном проблемима са компатибилношћу.

Коначно, фактори специфични за систем, као што су оперативни систем или коришћени хардвер, могу утицати на учитавање контролне тачке. На пример, модел сачуван на Линук машини помоћу ГПУ тензора може изазвати конфликте када се учита на Виндовс машину са ЦПУ-ом. Коришћењем параметар, као што је приказано раније, помаже да се тензори пресликају на одговарајући начин. Програмери који раде на више окружења увек треба да провере контролне тачке на различитим подешавањима како би избегли изненађења у последњем тренутку. 😅

1. Зашто добијам када учитавам свој ПиТорцх модел?
2. Ова грешка се обично јавља због некомпатибилне или оштећене датотеке контролне тачке. То се такође може догодити када користите различите верзије ПиТорцх-а између чувања и учитавања.
3. Како да поправим оштећену датотеку ПиТорцх контролне тачке?
4. Можете користити да проверите да ли је датотека ЗИП архива или поново сачувате контролну тачку са после поправке.
5. Која је улога у ПиТорцх-у?
6. Тхе садржи тежине и параметре модела у формату речника. Увек сачувајте и учитајте за бољу преносивост.
7. Како могу да учитам ПиТорцх контролну тачку на ЦПУ?
8. Користите аргумент у за ремапирање тензора са ГПУ-а на ЦПУ.
9. Могу ли ПиТорцх контролне тачке пропасти због сукоба верзија?
10. Да, старије контролне тачке се можда неће учитати у новијим верзијама ПиТорцх-а. Препоручује се да користите конзистентне верзије ПиТорцх-а приликом чувања и учитавања.
11. Како могу да проверим да ли је датотека ПиТорцх контролне тачке оштећена?
12. Покушајте да учитате датотеку користећи . Ако то не успе, проверите датотеку помоћу алата као што је .
13. Који је исправан начин за чување и учитавање ПиТорцх модела?
14. Увек сачувајте користећи и оптерећење користећи .
15. Зашто се мој модел не учитава на другом уређају?
16. Ово се дешава када су тензори сачувани за ГПУ, али учитани на ЦПУ. Користите да се ово реши.
17. Како могу да проверим контролне тачке у различитим окружењима?
18. Напишите јединичне тестове користећи да проверите учитавање модела на различитим подешавањима (ЦПУ, ГПУ, ОС).
19. Могу ли ручно да прегледам датотеке контролних тачака?
20. Да, можете променити екстензију у .зип и отворити је помоћу или управника архива да прегледају садржај.

Учитавање ПиТорцх контролних тачака понекад може изазвати грешке због оштећених датотека или неподударања верзија. Проверавањем формата датотеке и коришћењем одговарајућих алата као што су или ремапирање тензора, можете ефикасно опоравити своје обучене моделе и уштедети сате поновне обуке.

Програмери би требало да следе најбоље праксе као што је чување само и валидација модела у различитим окружењима. Запамтите, време проведено на решавању ових проблема осигурава да ваши модели остану функционални, преносиви и компатибилни са било којим системом за примену. 🚀