PyTorch மாதிரி ஏற்றுதல் பிழையை சரிசெய்தல்: _pickle.UnpicklingError: தவறான சுமை விசை, 'x1f'

PyTorch மாதிரி சோதனைச் சாவடி பிழையைத் தீர்ப்பது: தவறான சுமை விசை

சரியான கோப்பு கையாளுதல் மற்றும் மாதிரி ஏற்றுதல் ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி பைதான் பின்தள தீர்வு

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.")

மாற்று தீர்வு: சோதனைச் சாவடி கோப்பை மீண்டும் சேமிக்கிறது

சிதைந்த சோதனைச் சாவடி கோப்பை சரிசெய்ய பைதான் அடிப்படையிலான தீர்வு

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.")

இரண்டு தீர்வுகளுக்கான அலகு சோதனை

சோதனைச் சாவடி ஏற்றுதல் மற்றும் மாதிரி நிலை_டிக்ட் ஒருமைப்பாட்டைச் சரிபார்க்க அலகு சோதனைகள்

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()

PyTorch சோதனைச் சாவடி ஏற்றுதல் சிக்கல்களில் அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

1. நான் ஏன் பெறுகிறேன் _pickle.UnpicklingError எனது PyTorch மாதிரியை ஏற்றும் போது?
2. இந்த பிழை பொதுவாக பொருந்தாத அல்லது சிதைந்த சோதனைச் சாவடி கோப்பு காரணமாக ஏற்படுகிறது. சேமிப்பதற்கும் ஏற்றுவதற்கும் இடையில் வெவ்வேறு பைடார்ச் பதிப்புகளைப் பயன்படுத்தும் போதும் இது நிகழலாம்.
3. சிதைந்த PyTorch சோதனைச் சாவடி கோப்பை எவ்வாறு சரிசெய்வது?
4. நீங்கள் பயன்படுத்தலாம் zipfile.ZipFile() கோப்பு ஜிப் காப்பகமா என்பதைச் சரிபார்க்க அல்லது சோதனைச் சாவடியை மீண்டும் சேமிக்கவும் torch.save() அதை சரிசெய்த பிறகு.
5. பங்கு என்ன state_dict PyTorch இல்?
6. தி state_dict ஒரு அகராதி வடிவத்தில் மாதிரியின் எடைகள் மற்றும் அளவுருக்கள் உள்ளன. எப்போதும் சேமித்து ஏற்றவும் state_dict சிறந்த பெயர்வுத்திறனுக்காக.
7. CPU இல் PyTorch சோதனைச் சாவடியை எவ்வாறு ஏற்றுவது?
8. பயன்படுத்தவும் map_location='cpu' வாதம் torch.load() டென்சர்களை GPU இலிருந்து CPUக்கு மாற்றியமைக்க.
9. பதிப்பு முரண்பாடுகள் காரணமாக PyTorch சோதனைச் சாவடிகள் தோல்வியடையுமா?
10. ஆம், PyTorch இன் புதிய பதிப்புகளில் பழைய சோதனைச் சாவடிகள் ஏற்றப்படாமல் போகலாம். சேமிக்கும் போதும் ஏற்றும் போதும் சீரான PyTorch பதிப்புகளைப் பயன்படுத்த பரிந்துரைக்கப்படுகிறது.
11. PyTorch சோதனைச் சாவடி கோப்பு சிதைந்துள்ளதா என்பதை நான் எவ்வாறு சரிபார்க்கலாம்?
12. பயன்படுத்தி கோப்பை ஏற்ற முயற்சிக்கவும் torch.load(). அது தோல்வியுற்றால், போன்ற கருவிகளைக் கொண்டு கோப்பை சரிபார்க்கவும் zipfile.is_zipfile().
13. PyTorch மாடல்களைச் சேமிக்கவும் ஏற்றவும் சரியான வழி எது?
14. எப்போதும் பயன்படுத்தி சேமிக்கவும் torch.save(model.state_dict()) மற்றும் பயன்படுத்தி ஏற்றவும் model.load_state_dict().
15. எனது மாடல் வேறு சாதனத்தில் ஏற்றப்படுவதில் தோல்வி ஏன்?
16. டென்சர்கள் GPU க்காக சேமிக்கப்பட்டு CPU இல் ஏற்றப்படும் போது இது நிகழும். பயன்படுத்தவும் map_location இதை தீர்க்க.
17. சுற்றுச்சூழலில் உள்ள சோதனைச் சாவடிகளை நான் எவ்வாறு சரிபார்க்க முடியும்?
18. பயன்படுத்தி அலகு சோதனைகளை எழுதவும் unittest வெவ்வேறு அமைப்புகளில் (CPU, GPU, OS) மாதிரி ஏற்றப்படுவதைச் சரிபார்க்க.
19. சோதனைச் சாவடி கோப்புகளை நான் கைமுறையாக ஆய்வு செய்யலாமா?
20. ஆம், நீங்கள் நீட்டிப்பை .zip ஆக மாற்றி, அதைக் கொண்டு திறக்கலாம் zipfile அல்லது காப்பக மேலாளர்கள் உள்ளடக்கங்களை ஆய்வு செய்ய வேண்டும்.

PyTorch மாடல் ஏற்றுதல் பிழைகளைக் கடக்கிறது

பைடார்ச் சோதனைச் சாவடிகளை ஏற்றுவது சில நேரங்களில் சிதைந்த கோப்புகள் அல்லது பதிப்பு பொருத்தமின்மை காரணமாக பிழைகளை ஏற்படுத்தலாம். கோப்பு வடிவமைப்பைச் சரிபார்த்து, சரியான கருவிகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் zip file அல்லது டென்சர்களை ரீமேப்பிங் செய்தால், நீங்கள் பயிற்சி பெற்ற மாடல்களை திறமையாக மீட்டெடுக்கலாம் மற்றும் மீண்டும் பயிற்சியின் மணிநேரத்தை சேமிக்கலாம்.

டெவலப்பர்கள் சேமிப்பது போன்ற சிறந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்ற வேண்டும் மாநில_ஆணை சூழல்கள் முழுவதும் மாடல்களை மட்டும் சரிபார்த்தல். நினைவில் கொள்ளுங்கள், இந்தச் சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கு செலவழித்த நேரம், உங்கள் மாதிரிகள் செயல்பாட்டுடன் இருப்பதை உறுதிசெய்கிறது, கையடக்கமானது மற்றும் எந்த வரிசைப்படுத்தல் அமைப்புக்கும் இணக்கமானது. 🚀