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

பைடார்ச் மாதிரி சோதனைச் சாவடிகள் ஏன் தோல்வியடைகின்றன: ஏற்றுதல் பிழையில் ஆழமாக மூழ்குதல்

40 மெஷின் லேர்னிங் மாடல்களுக்கு மேல் ஒரு மாதம் முழுவதும் பயிற்சி செய்வதை கற்பனை செய்து பாருங்கள், அவற்றின் எடையை ஏற்ற முயலும் போது ஒரு ரகசியப் பிழையை சந்திக்க நேரிடும்: . 😩 நீங்கள் PyTorch உடன் பணிபுரிந்து இந்த சிக்கலை எதிர்கொண்டால், அது எவ்வளவு ஏமாற்றமளிக்கும் என்பதை நீங்கள் அறிவீர்கள்.

உங்கள் சோதனைச் சாவடிக் கோப்பில் ஏதேனும் செயலிழப்பு, பொருந்தாத வடிவம் அல்லது அது சேமிக்கப்பட்ட விதம் போன்றவற்றால் ஏதேனும் செயலிழக்கும்போது பிழை பொதுவாக ஏற்படும். ஒரு டெவலப்பர் அல்லது தரவு விஞ்ஞானியாக, இதுபோன்ற தொழில்நுட்பக் குறைபாடுகளைக் கையாள்வது, நீங்கள் முன்னேறத் தொடங்கும் போது, ​​சுவரைத் தாக்குவது போல் உணரலாம்.

கடந்த மாதம், எனது PyTorch மாடல்களை மீட்டெடுக்க முயற்சிக்கும்போது இதேபோன்ற சிக்கலை எதிர்கொண்டேன். நான் PyTorch இன் எத்தனை பதிப்புகளை முயற்சித்தாலும் அல்லது நீட்டிப்புகளை மாற்றியமைத்தாலும், எடைகள் ஏற்றப்படாது. ஒரு கட்டத்தில், கோப்பை ஜிப் காப்பகமாகத் திறக்க முயற்சித்தேன், அதை கைமுறையாகப் பரிசோதிக்க வேண்டும் என்று நினைத்தேன்-துரதிர்ஷ்டவசமாக, பிழை தொடர்ந்தது.

இந்த கட்டுரையில், இந்த பிழையின் அர்த்தம் என்ன, அது ஏன் நிகழ்கிறது மற்றும் - மிக முக்கியமாக - அதை எவ்வாறு தீர்க்கலாம் என்பதை நாங்கள் உடைப்போம். நீங்கள் ஒரு தொடக்கக்காரராக இருந்தாலும் சரி அல்லது அனுபவம் வாய்ந்த நிபுணராக இருந்தாலும் சரி, இறுதியில், உங்கள் PyTorch மாடல்களுடன் நீங்கள் திரும்பி வருவீர்கள். உள்ளே நுழைவோம்! 🚀

கட்டளை	பயன்பாட்டின் உதாரணம்
zipfile.is_zipfile()	கொடுக்கப்பட்ட கோப்பு சரியான ZIP காப்பகமா என்பதை இந்த கட்டளை சரிபார்க்கிறது. இந்த ஸ்கிரிப்ட்டின் சூழலில், சிதைந்த மாதிரி கோப்பு உண்மையில் பைடார்ச் சோதனைச் சாவடிக்குப் பதிலாக ஜிப் கோப்பாக இருக்குமா என்பதைச் சரிபார்க்கிறது.
zipfile.ZipFile()	ZIP காப்பகத்தின் உள்ளடக்கங்களைப் படிக்கவும் பிரித்தெடுக்கவும் அனுமதிக்கிறது. தவறாகச் சேமிக்கப்பட்ட மாதிரி கோப்புகளைத் திறக்கவும் பகுப்பாய்வு செய்யவும் இது பயன்படுகிறது.
io.BytesIO()	வட்டில் சேமிக்காமல், ZIP காப்பகங்களிலிருந்து படிக்கப்பட்ட கோப்பு உள்ளடக்கம் போன்ற பைனரி தரவைக் கையாள நினைவகத்தில் உள்ள பைனரி ஸ்ட்ரீமை உருவாக்குகிறது.
torch.load(map_location=...)	CPU அல்லது GPU போன்ற குறிப்பிட்ட சாதனத்திற்கு டென்சர்களை ரீமேப் செய்ய பயனரை அனுமதிக்கும் போது PyTorch சோதனைச் சாவடி கோப்பை ஏற்றுகிறது.
torch.save()	PyTorch சோதனைச் சாவடி கோப்பை சரியான வடிவத்தில் மீண்டும் சேமிக்கிறது. சிதைந்த அல்லது தவறாக வடிவமைக்கப்பட்ட கோப்புகளை சரிசெய்ய இது முக்கியமானது.
unittest.TestCase	பைத்தானின் உள்ளமைக்கப்பட்ட யூனிடெஸ்ட் தொகுதியின் ஒரு பகுதியாக, குறியீடு செயல்பாட்டைச் சரிபார்ப்பதற்கும் பிழைகளைக் கண்டறிவதற்கும் யூனிட் சோதனைகளை உருவாக்க இந்த வகுப்பு உதவுகிறது.
self.assertTrue()	யூனிட் சோதனைக்குள் நிபந்தனை உண்மை என்பதைச் சரிபார்க்கிறது. இங்கே, சோதனைச் சாவடி பிழைகள் இல்லாமல் வெற்றிகரமாக ஏற்றப்படுவதை உறுதிப்படுத்துகிறது.
timm.create_model()	குறிப்பிட்டது நூலகம், இந்த செயல்பாடு முன் வரையறுக்கப்பட்ட மாதிரி கட்டமைப்புகளை துவக்குகிறது. இந்த ஸ்கிரிப்ட்டில் 'legacy_xception' மாதிரியை உருவாக்க இது பயன்படுகிறது.
map_location=device	torch.load() இன் அளவுரு, ஏற்றப்பட்ட டென்சர்கள் ஒதுக்கப்பட வேண்டிய சாதனத்தை (CPU/GPU) குறிப்பிடுகிறது, இது இணக்கத்தன்மையை உறுதி செய்கிறது.
with archive.open(file)	ZIP காப்பகத்திற்குள் குறிப்பிட்ட கோப்பைப் படிக்க அனுமதிக்கிறது. இது ZIP கட்டமைப்புகளுக்குள் தவறாக சேமிக்கப்பட்ட மாதிரி எடைகளை செயலாக்குகிறது.

PyTorch சோதனைச் சாவடி ஏற்றுதல் பிழைகளைப் புரிந்துகொண்டு சரிசெய்தல்

பயப்படுபவர்களை சந்திக்கும் போது , இது வழக்கமாக சோதனைச் சாவடி கோப்பு சிதைந்துள்ளது அல்லது எதிர்பாராத வடிவத்தில் சேமிக்கப்பட்டது என்பதைக் குறிக்கிறது. வழங்கப்பட்ட ஸ்கிரிப்ட்களில், அத்தகைய கோப்புகளை ஸ்மார்ட் மீட்பு நுட்பங்களுடன் கையாள்வதே முக்கிய யோசனையாகும். எடுத்துக்காட்டாக, கோப்பு ஜிப் காப்பகமாக உள்ளதா என்பதைச் சரிபார்க்கிறது தொகுதி ஒரு முக்கியமான முதல் படி. தவறான கோப்பை நாங்கள் கண்மூடித்தனமாக ஏற்றவில்லை என்பதை இது உறுதி செய்கிறது . போன்ற கருவிகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் zip file.ZipFile மற்றும் , கோப்பின் உள்ளடக்கங்களை நாம் பாதுகாப்பாக ஆய்வு செய்து பிரித்தெடுக்கலாம். உங்கள் மாடல்களைப் பயிற்றுவிப்பதற்காக வாரங்கள் செலவழிப்பதை கற்பனை செய்து பாருங்கள், ஒரு சிதைந்த சோதனைச் சாவடி எல்லாவற்றையும் நிறுத்துகிறது - இது போன்ற நம்பகமான மீட்பு விருப்பங்கள் உங்களுக்குத் தேவை!

இரண்டாவது ஸ்கிரிப்ட்டில், கவனம் செலுத்தப்படுகிறது அது சரியாக ஏற்றப்பட்டதை உறுதிசெய்த பிறகு. அசல் கோப்பில் சிறிய சிக்கல்கள் இருந்தாலும், ஓரளவு பயன்படுத்தக்கூடியதாக இருந்தால், நாங்கள் பயன்படுத்துகிறோம் அதை சரிசெய்து மறுவடிவமைக்க. எடுத்துக்காட்டாக, உங்களிடம் ஒரு சிதைந்த சோதனைச் சாவடி கோப்பு உள்ளது என்று வைத்துக்கொள்வோம் . போன்ற புதிய கோப்பில் மீண்டும் ஏற்றி சேமிப்பதன் மூலம் fixed_CDF2_0.pth, இது சரியான PyTorch வரிசைப்படுத்தல் வடிவமைப்பிற்கு இணங்குவதை உறுதிசெய்கிறீர்கள். இந்த எளிய நுட்பம் பழைய கட்டமைப்புகள் அல்லது சூழல்களில் சேமிக்கப்பட்ட மாடல்களுக்கு உயிர்காக்கும்.

கூடுதலாக, ஒரு யூனிட் சோதனையைச் சேர்ப்பது எங்கள் தீர்வுகளை உறுதி செய்கிறது மற்றும் தொடர்ந்து வேலை. பயன்படுத்தி தொகுதி, சோதனைச் சாவடி ஏற்றுதலின் சரிபார்ப்பை நாங்கள் தானியங்குபடுத்த முடியும், உங்களிடம் பல மாதிரிகள் இருந்தால் இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். நான் ஒருமுறை ஒரு ஆராய்ச்சி திட்டத்தில் இருந்து 20 க்கும் மேற்பட்ட மாடல்களை சமாளிக்க வேண்டியிருந்தது, ஒவ்வொன்றையும் கைமுறையாக சோதிக்க பல நாட்கள் எடுத்திருக்கும். யூனிட் சோதனைகள் மூலம், ஒரு ஸ்கிரிப்ட் சில நிமிடங்களில் அனைத்தையும் சரிபார்க்க முடியும்! இந்த ஆட்டோமேஷன் நேரத்தை மிச்சப்படுத்துவது மட்டுமல்லாமல் பிழைகள் கவனிக்கப்படாமல் தடுக்கிறது.

இறுதியாக, ஸ்கிரிப்ட்டின் அமைப்பு சாதனங்கள் முழுவதும் (CPU மற்றும் GPU) இணக்கத்தன்மையை உறுதி செய்கிறது வாதம். நீங்கள் உள்நாட்டில் மாடல்களை இயக்கினாலும் அல்லது கிளவுட் சர்வரில் இயங்கினாலும், பல்வேறு சூழல்களுக்கு இது சரியானதாக அமைகிறது. இதைப் படியுங்கள்: உங்கள் மாதிரியை GPU இல் பயிற்றுவித்துள்ளீர்கள், ஆனால் அதை CPU-மட்டும் கணினியில் ஏற்ற வேண்டும். இல்லாமல் வரைபடம்_இடம் அளவுரு, நீங்கள் பிழைகளை சந்திக்க நேரிடும். சரியான சாதனத்தைக் குறிப்பிடுவதன் மூலம், ஸ்கிரிப்ட் இந்த மாற்றங்களை தடையின்றி கையாளுகிறது, நீங்கள் கடினமாக சம்பாதித்த மாதிரிகள் எல்லா இடங்களிலும் வேலை செய்வதை உறுதி செய்கிறது. 😊

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()

PyTorch சோதனைச் சாவடிகள் ஏன் தோல்வியடைகின்றன மற்றும் அதை எவ்வாறு தடுப்பது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது

கவனிக்கப்படாத ஒரு காரணம் ஒரு PyTorch சோதனைச் சாவடியைப் பயன்படுத்தி சேமிக்கப்படும் போது நிகழ்கிறது நூலகத்தின் புதிய பதிப்பு அல்லது அதற்கு நேர்மாறாக ஏற்றப்பட்டது. PyTorch புதுப்பிப்புகள் சில சமயங்களில் வரிசையாக்கம் மற்றும் டீரியலைசேஷன் வடிவங்களில் மாற்றங்களை அறிமுகப்படுத்துகின்றன. இந்த மாற்றங்கள் பழைய மாடல்களை இணக்கமற்றதாக மாற்றும், அவற்றை மீட்டெடுக்க முயற்சிக்கும்போது பிழைகள் ஏற்படலாம். எடுத்துக்காட்டாக, PyTorch 1.6 உடன் சேமிக்கப்பட்ட ஒரு சோதனைச் சாவடி, PyTorch 2.0 இல் ஏற்றுவதில் சிக்கல்களை ஏற்படுத்தலாம்.

மற்றொரு முக்கியமான அம்சம், சோதனைச் சாவடி கோப்பு சேமிக்கப்பட்டதை உறுதி செய்வதாகும் சரியான மாநில அகராதியுடன். ஒரு மாதிரி அல்லது எடையை யாரேனும் தவறாகச் சேமித்திருந்தால், அதற்குப் பதிலாக நேரடிப் பொருள் போன்ற தரமற்ற வடிவமைப்பைப் பயன்படுத்தி , ஏற்றும் போது பிழைகள் ஏற்படலாம். இதைத் தவிர்க்க, எப்போதும் சேமித்து வைப்பது சிறந்த நடைமுறை அதற்கேற்ப எடைகளை மீண்டும் ஏற்றவும். இது சோதனைச் சாவடி கோப்பை இலகுவாகவும், எடுத்துச் செல்லக்கூடியதாகவும், பொருந்தக்கூடிய சிக்கல்களுக்கு குறைவாகவும் வைத்திருக்கும்.

இறுதியாக, இயக்க முறைமை அல்லது பயன்படுத்தப்படும் வன்பொருள் போன்ற கணினி-குறிப்பிட்ட காரணிகள் சோதனைச் சாவடி ஏற்றுதலைப் பாதிக்கலாம். எடுத்துக்காட்டாக, GPU டென்சர்களைப் பயன்படுத்தி லினக்ஸ் கணினியில் சேமிக்கப்பட்ட மாதிரியானது, CPU உள்ள Windows கணினியில் ஏற்றப்படும்போது முரண்பாடுகளை ஏற்படுத்தலாம். பயன்படுத்தி அளவுரு, முன்பு காட்டப்பட்டுள்ளபடி, டென்சர்களை சரியான முறையில் ரீமேப் செய்ய உதவுகிறது. பல சூழல்களில் பணிபுரியும் டெவலப்பர்கள் கடைசி நிமிட ஆச்சரியங்களைத் தவிர்க்க வெவ்வேறு அமைப்புகளில் சோதனைச் சாவடிகளை எப்போதும் சரிபார்க்க வேண்டும். 😅

1. நான் ஏன் பெறுகிறேன் 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 கோப்பு ஜிப் காப்பகமா என்பதைச் சரிபார்க்க அல்லது சோதனைச் சாவடியை மீண்டும் சேமிக்கவும் அதை சரிசெய்த பிறகு.
5. பங்கு என்ன PyTorch இல்?
6. தி ஒரு அகராதி வடிவத்தில் மாதிரியின் எடைகள் மற்றும் அளவுருக்கள் உள்ளன. எப்போதும் சேமித்து ஏற்றவும் சிறந்த பெயர்வுத்திறனுக்காக.
7. CPU இல் PyTorch சோதனைச் சாவடியை எவ்வாறு ஏற்றுவது?
8. பயன்படுத்தவும் வாதம் 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 . அது தோல்வியுற்றால், போன்ற கருவிகளைக் கொண்டு கோப்பை சரிபார்க்கவும் .
13. PyTorch மாடல்களைச் சேமிக்கவும் ஏற்றவும் சரியான வழி எது?
14. எப்போதும் பயன்படுத்தி சேமிக்கவும் மற்றும் பயன்படுத்தி ஏற்றவும் .
15. எனது மாடல் வேறு சாதனத்தில் ஏற்றப்படுவதில் தோல்வி ஏன்?
16. டென்சர்கள் GPU க்காக சேமிக்கப்பட்டு CPU இல் ஏற்றப்படும் போது இது நிகழும். பயன்படுத்தவும் இதை தீர்க்க.
17. சுற்றுச்சூழலில் உள்ள சோதனைச் சாவடிகளை நான் எவ்வாறு சரிபார்க்க முடியும்?
18. பயன்படுத்தி அலகு சோதனைகளை எழுதவும் 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 அல்லது காப்பக மேலாளர்கள் உள்ளடக்கங்களை ஆய்வு செய்ய வேண்டும்.

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

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