PyTorch మోడల్ లోడింగ్ లోపాన్ని పరిష్కరించడం: _pickle.UnpicklingError: చెల్లని లోడ్ కీ, 'x1f'

PyTorch మోడల్ చెక్‌పాయింట్లు ఎందుకు విఫలమవుతాయి: లోడ్ చేయడంలో లోపం

40 మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్‌ల కంటే ఎక్కువ మొత్తం నెల శిక్షణను వెచ్చించడాన్ని ఊహించండి, వాటి బరువులను లోడ్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు గూఢమైన లోపాన్ని ఎదుర్కొంటుంది: . 😩 మీరు PyTorchతో పని చేస్తూ, ఈ సమస్యను ఎదుర్కొంటే, అది ఎంత నిరుత్సాహాన్ని కలిగిస్తుందో మీకు తెలుసు.

మీ చెక్‌పాయింట్ ఫైల్‌తో ఏదైనా ఆఫ్‌లో ఉన్నప్పుడు, అవినీతి, అననుకూల ఆకృతి లేదా అది సేవ్ చేయబడిన విధానం కారణంగా లోపం సాధారణంగా సంభవిస్తుంది. డెవలపర్‌గా లేదా డేటా సైంటిస్ట్‌గా, అటువంటి సాంకేతిక లోపాలతో వ్యవహరించడం మీరు పురోగతిని సాధించబోతున్నప్పుడు గోడను కొట్టినట్లు అనిపించవచ్చు.

గత నెలలో, నా PyTorch మోడల్‌లను పునరుద్ధరించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు నేను ఇలాంటి సమస్యను ఎదుర్కొన్నాను. నేను PyTorch యొక్క ఎన్ని వెర్షన్‌లను ప్రయత్నించినా లేదా పొడిగింపులను సవరించినా, బరువులు లోడ్ కావు. ఒక సమయంలో, నేను ఫైల్‌ను జిప్ ఆర్కైవ్‌గా తెరవడానికి కూడా ప్రయత్నించాను, దానిని మాన్యువల్‌గా తనిఖీ చేయాలని ఆశించాను-దురదృష్టవశాత్తూ, లోపం కొనసాగింది.

ఈ ఆర్టికల్‌లో, ఈ లోపం అంటే ఏమిటో, అది ఎందుకు జరుగుతుందో మరియు-ముఖ్యంగా-మీరు దాన్ని ఎలా పరిష్కరించవచ్చో మేము వివరిస్తాము. మీరు ఒక అనుభవశూన్యుడు లేదా అనుభవజ్ఞుడైన ప్రో అయినా, చివరికి, మీరు మీ PyTorch మోడల్‌లతో తిరిగి ట్రాక్‌లోకి వస్తారు. డైవ్ చేద్దాం! 🚀

ఆదేశం	ఉపయోగం యొక్క ఉదాహరణ
zipfile.is_zipfile()	ఇచ్చిన ఫైల్ చెల్లుబాటు అయ్యే జిప్ ఆర్కైవ్ కాదా అని ఈ ఆదేశం తనిఖీ చేస్తుంది. ఈ స్క్రిప్ట్ సందర్భంలో, పాడైన మోడల్ ఫైల్ వాస్తవానికి PyTorch చెక్‌పాయింట్‌కు బదులుగా జిప్ ఫైల్ కాదా అని ఇది ధృవీకరిస్తుంది.
zipfile.ZipFile()	జిప్ ఆర్కైవ్ యొక్క కంటెంట్‌లను చదవడానికి మరియు సంగ్రహించడానికి అనుమతిస్తుంది. తప్పుగా సేవ్ చేయబడిన మోడల్ ఫైల్‌లను తెరవడానికి మరియు విశ్లేషించడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది.
io.BytesIO()	డిస్క్‌లో సేవ్ చేయకుండా జిప్ ఆర్కైవ్‌ల నుండి చదివిన ఫైల్ కంటెంట్ వంటి బైనరీ డేటాను నిర్వహించడానికి ఇన్-మెమరీ బైనరీ స్ట్రీమ్‌ను సృష్టిస్తుంది.
torch.load(map_location=...)	CPU లేదా GPU వంటి నిర్దిష్ట పరికరానికి టెన్సర్‌లను రీమ్యాప్ చేయడానికి వినియోగదారుని అనుమతించేటప్పుడు PyTorch చెక్‌పాయింట్ ఫైల్‌ను లోడ్ చేస్తుంది.
torch.save()	PyTorch చెక్‌పాయింట్ ఫైల్‌ను సరైన ఫార్మాట్‌లో మళ్లీ సేవ్ చేస్తుంది. పాడైన లేదా తప్పుగా ఫార్మాట్ చేయబడిన ఫైల్‌లను పరిష్కరించడానికి ఇది చాలా కీలకం.
unittest.TestCase	పైథాన్ యొక్క అంతర్నిర్మిత యూనిట్‌టెస్ట్ మాడ్యూల్‌లో భాగంగా, కోడ్ కార్యాచరణను ధృవీకరించడం మరియు లోపాలను గుర్తించడం కోసం యూనిట్ పరీక్షలను రూపొందించడంలో ఈ తరగతి సహాయపడుతుంది.
self.assertTrue()	యూనిట్ పరీక్షలో షరతు నిజమని ధృవీకరిస్తుంది. ఇక్కడ, చెక్‌పాయింట్ లోపాలు లేకుండా విజయవంతంగా లోడ్ అవుతుందని ఇది నిర్ధారిస్తుంది.
timm.create_model()	కు నిర్దిష్టమైనది లైబ్రరీ, ఈ ఫంక్షన్ ముందుగా నిర్వచించిన మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్లను ప్రారంభిస్తుంది. ఈ స్క్రిప్ట్‌లో 'legacy_xception' మోడల్‌ని రూపొందించడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది.
map_location=device	torch.load() యొక్క పరామితి, ఇది అనుకూలతను నిర్ధారిస్తూ, లోడ్ చేయబడిన టెన్సర్‌లను కేటాయించాల్సిన పరికరాన్ని (CPU/GPU) నిర్దేశిస్తుంది.
with archive.open(file)	జిప్ ఆర్కైవ్‌లో నిర్దిష్ట ఫైల్‌ను చదవడానికి అనుమతిస్తుంది. ఇది జిప్ నిర్మాణాలలో తప్పుగా నిల్వ చేయబడిన మోడల్ బరువులను ప్రాసెస్ చేయడాన్ని అనుమతిస్తుంది.

PyTorch చెక్‌పాయింట్ లోడింగ్ లోపాలను అర్థం చేసుకోవడం మరియు పరిష్కరించడం

భయానకుడిని ఎదుర్కొన్నప్పుడు , ఇది సాధారణంగా చెక్‌పాయింట్ ఫైల్ పాడైపోయిందని లేదా ఊహించని ఫార్మాట్‌లో సేవ్ చేయబడిందని సూచిస్తుంది. అందించిన స్క్రిప్ట్‌లలో, అటువంటి ఫైల్‌లను స్మార్ట్ రికవరీ టెక్నిక్‌లతో హ్యాండిల్ చేయడం ముఖ్య ఆలోచన. ఉదాహరణకు, ఫైల్‌ని ఉపయోగించి జిప్ ఆర్కైవ్ కాదా అని తనిఖీ చేస్తోంది మాడ్యూల్ ఒక కీలకమైన మొదటి అడుగు. ఇది మేము చెల్లని ఫైల్‌ను గుడ్డిగా లోడ్ చేయడం లేదని నిర్ధారిస్తుంది . వంటి సాధనాలను ఉపయోగించుకోవడం ద్వారా zipfile.ZipFile మరియు , మేము ఫైల్ యొక్క కంటెంట్‌లను సురక్షితంగా తనిఖీ చేయవచ్చు మరియు సంగ్రహించవచ్చు. మీ మోడల్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి వారాలు గడుపుతున్నట్లు ఊహించుకోండి మరియు ఒక్క పాడైన చెక్‌పాయింట్ అన్నింటినీ ఆపివేస్తుంది-మీకు ఇలాంటి నమ్మకమైన రికవరీ ఎంపికలు అవసరం!

రెండవ స్క్రిప్ట్‌లో, దృష్టి ఉంది అది సరిగ్గా లోడ్ చేయబడిందని నిర్ధారించుకున్న తర్వాత. అసలు ఫైల్‌లో చిన్న సమస్యలు ఉన్నప్పటికీ, ఇప్పటికీ పాక్షికంగా ఉపయోగించగలిగేలా ఉంటే, మేము ఉపయోగిస్తాము దాన్ని పరిష్కరించడానికి మరియు రీఫార్మాట్ చేయడానికి. ఉదాహరణకు, మీ వద్ద పాడైన చెక్‌పాయింట్ ఫైల్ పేరు ఉందని అనుకుందాం . వంటి కొత్త ఫైల్‌కి రీలోడ్ చేయడం మరియు సేవ్ చేయడం ద్వారా fixed_CDF2_0.pth, ఇది సరైన PyTorch సీరియలైజేషన్ ఫార్మాట్‌కు కట్టుబడి ఉందని మీరు నిర్ధారించుకోండి. ఈ సాధారణ సాంకేతికత పాత ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు లేదా పరిసరాలలో సేవ్ చేయబడిన మోడళ్లకు లైఫ్‌సేవర్, వాటిని మళ్లీ శిక్షణ లేకుండా మళ్లీ ఉపయోగించుకునేలా చేస్తుంది.

అదనంగా, యూనిట్ పరీక్షను చేర్చడం మా పరిష్కారాలను నిర్ధారిస్తుంది మరియు స్థిరంగా పని చేయండి. ఉపయోగించి మాడ్యూల్, మేము చెక్‌పాయింట్ లోడ్ యొక్క ధృవీకరణను ఆటోమేట్ చేయగలము, మీరు బహుళ మోడల్‌లను కలిగి ఉంటే ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. నేను ఒకసారి పరిశోధన ప్రాజెక్ట్ నుండి 20కి పైగా మోడళ్లతో వ్యవహరించాల్సి వచ్చింది మరియు ఒక్కొక్కటి మాన్యువల్‌గా పరీక్షించడానికి చాలా రోజులు పట్టేది. యూనిట్ పరీక్షలతో, ఒకే స్క్రిప్ట్ నిమిషాల్లో వాటన్నింటినీ ధృవీకరించగలదు! ఈ ఆటోమేషన్ సమయాన్ని ఆదా చేయడమే కాకుండా లోపాలను పట్టించుకోకుండా నిరోధిస్తుంది.

చివరగా, స్క్రిప్ట్ యొక్క నిర్మాణం పరికరాల్లో (CPU మరియు GPU) అనుకూలతను నిర్ధారిస్తుంది వాదన. ఇది మీరు మోడల్‌లను స్థానికంగా లేదా క్లౌడ్ సర్వర్‌లో రన్ చేస్తున్నా, విభిన్న వాతావరణాలకు ఇది పరిపూర్ణంగా చేస్తుంది. దీన్ని చిత్రించండి: మీరు మీ మోడల్‌కి GPUలో శిక్షణ ఇచ్చారు కానీ దానిని CPU-మాత్రమే మెషీన్‌లో లోడ్ చేయాలి. లేకుండా పరామితి, మీరు లోపాలను ఎదుర్కొనే అవకాశం ఉంది. సరైన పరికరాన్ని పేర్కొనడం ద్వారా, స్క్రిప్ట్ ఈ పరివర్తనలను సజావుగా నిర్వహిస్తుంది, మీరు కష్టపడి సంపాదించిన మోడల్‌లు ప్రతిచోటా పని చేసేలా చూస్తుంది. 😊

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 చెక్‌పాయింట్లు ఎందుకు విఫలమవుతాయి మరియు దానిని ఎలా నిరోధించాలో అర్థం చేసుకోవడం

ఒక విస్మరించబడిన కారణం ఒక PyTorch చెక్‌పాయింట్‌ని ఉపయోగించి సేవ్ చేయబడినప్పుడు సంభవిస్తుంది లైబ్రరీకి సంబంధించినది కానీ కొత్త వెర్షన్‌తో లోడ్ చేయబడింది లేదా దీనికి విరుద్ధంగా. PyTorch అప్‌డేట్‌లు కొన్నిసార్లు సీరియలైజేషన్ మరియు డీరియలైజేషన్ ఫార్మాట్‌లలో మార్పులను పరిచయం చేస్తాయి. ఈ మార్పులు పాత మోడల్‌లను అననుకూలంగా చేయగలవు, వాటిని పునరుద్ధరించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నప్పుడు లోపాలకు దారి తీస్తుంది. ఉదాహరణకు, PyTorch 1.6తో సేవ్ చేయబడిన చెక్‌పాయింట్ PyTorch 2.0లో లోడింగ్ సమస్యలను కలిగిస్తుంది.

చెక్‌పాయింట్ ఫైల్‌ని ఉపయోగించి సేవ్ చేయబడిందని నిర్ధారించుకోవడం మరొక క్లిష్టమైన అంశం సరైన రాష్ట్ర నిఘంటువుతో. ఎవరైనా మోడల్‌ను లేదా బరువులను ప్రామాణికం కాని ఆకృతిని ఉపయోగించి పొరపాటున సేవ్ చేసినట్లయితే, దాని బదులు ప్రత్యక్ష వస్తువు వంటిది , ఇది లోడింగ్ సమయంలో లోపాలను కలిగిస్తుంది. దీన్ని నివారించడానికి, ఎల్లప్పుడూ మాత్రమే సేవ్ చేయడం ఉత్తమ అభ్యాసం మరియు తదనుగుణంగా బరువులను రీలోడ్ చేయండి. ఇది చెక్‌పాయింట్ ఫైల్‌ను తేలికగా, పోర్టబుల్‌గా ఉంచుతుంది మరియు అనుకూలత సమస్యలకు తక్కువ అవకాశం ఉంటుంది.

చివరగా, సిస్టమ్-నిర్దిష్ట కారకాలు, ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ లేదా ఉపయోగించిన హార్డ్‌వేర్ వంటివి చెక్‌పాయింట్ లోడ్‌ను ప్రభావితం చేయవచ్చు. ఉదాహరణకు, GPU టెన్సర్‌లను ఉపయోగించి Linux మెషీన్‌లో సేవ్ చేయబడిన మోడల్ CPUతో Windows మెషీన్‌లో లోడ్ అయినప్పుడు వైరుధ్యాలను కలిగిస్తుంది. ఉపయోగించి పరామితి, గతంలో చూపిన విధంగా, టెన్సర్‌లను సముచితంగా రీమాప్ చేయడంలో సహాయపడుతుంది. బహుళ వాతావరణాలలో పని చేసే డెవలపర్‌లు చివరి నిమిషంలో ఆశ్చర్యాన్ని నివారించడానికి ఎల్లప్పుడూ వేర్వేరు సెటప్‌లలో చెక్‌పాయింట్‌లను ధృవీకరించాలి. 😅

1. నేను ఎందుకు పొందుతున్నాను నా PyTorch మోడల్‌ను లోడ్ చేస్తున్నప్పుడు?
2. ఈ లోపం సాధారణంగా సరిపోని లేదా పాడైన చెక్‌పాయింట్ ఫైల్ కారణంగా సంభవిస్తుంది. సేవ్ చేయడం మరియు లోడ్ చేయడం మధ్య వేర్వేరు PyTorch సంస్కరణలను ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు కూడా ఇది జరగవచ్చు.
3. పాడైన PyTorch చెక్‌పాయింట్ ఫైల్‌ను నేను ఎలా పరిష్కరించగలను?
4. మీరు ఉపయోగించవచ్చు ఫైల్ జిప్ ఆర్కైవ్ కాదా అని తనిఖీ చేయడానికి లేదా చెక్‌పాయింట్‌ని మళ్లీ సేవ్ చేయండి దాన్ని మరమ్మతు చేసిన తర్వాత.
5. పాత్ర ఏమిటి PyTorch లో?
6. ది నిఘంటువు ఆకృతిలో మోడల్ బరువులు మరియు పారామితులను కలిగి ఉంటుంది. ఎల్లప్పుడూ సేవ్ చేయండి మరియు లోడ్ చేయండి మెరుగైన పోర్టబిలిటీ కోసం.
7. నేను CPUలో PyTorch చెక్‌పాయింట్‌ను ఎలా లోడ్ చేయగలను?
8. ఉపయోగించండి వాదనలో టెన్సర్‌లను GPU నుండి CPUకి రీమ్యాప్ చేయడానికి.
9. వెర్షన్ వైరుధ్యాల కారణంగా PyTorch చెక్‌పోస్టులు విఫలమవుతాయా?
10. అవును, PyTorch యొక్క కొత్త వెర్షన్‌లలో పాత చెక్‌పోస్టులు లోడ్ కాకపోవచ్చు. సేవ్ చేసేటప్పుడు మరియు లోడ్ చేస్తున్నప్పుడు స్థిరమైన PyTorch సంస్కరణలను ఉపయోగించమని సిఫార్సు చేయబడింది.
11. PyTorch చెక్‌పాయింట్ ఫైల్ పాడైపోయిందో లేదో నేను ఎలా తనిఖీ చేయాలి?
12. ఉపయోగించి ఫైల్‌ను లోడ్ చేయడానికి ప్రయత్నించండి . అది విఫలమైతే, వంటి సాధనాలతో ఫైల్‌ని తనిఖీ చేయండి .
13. PyTorch మోడల్‌లను సేవ్ చేయడానికి మరియు లోడ్ చేయడానికి సరైన మార్గం ఏమిటి?
14. ఉపయోగించి ఎల్లప్పుడూ సేవ్ చేయండి మరియు ఉపయోగించి లోడ్ చేయండి .
15. నా మోడల్ వేరొక పరికరంలో లోడ్ చేయడంలో ఎందుకు విఫలమైంది?
16. టెన్సర్‌లు GPU కోసం సేవ్ చేయబడినప్పుడు కానీ CPUలో లోడ్ చేయబడినప్పుడు ఇది జరుగుతుంది. ఉపయోగించండి దీనిని పరిష్కరించడానికి.
17. పరిసరాలలో చెక్‌పోస్టులను నేను ఎలా ధృవీకరించగలను?
18. ఉపయోగించి యూనిట్ పరీక్షలను వ్రాయండి వివిధ సెటప్‌లలో (CPU, GPU, OS) మోడల్ లోడింగ్‌ను తనిఖీ చేయడానికి.
19. నేను చెక్‌పాయింట్ ఫైల్‌లను మాన్యువల్‌గా తనిఖీ చేయవచ్చా?
20. అవును, మీరు పొడిగింపును .zipకి మార్చవచ్చు మరియు దీన్ని దీనితో తెరవవచ్చు లేదా ఆర్కైవ్ నిర్వాహకులు కంటెంట్‌లను తనిఖీ చేస్తారు.

PyTorch చెక్‌పాయింట్‌లను లోడ్ చేయడం వలన కొన్నిసార్లు పాడైన ఫైల్‌లు లేదా వెర్షన్ అసమతుల్యత కారణంగా లోపాలు ఏర్పడవచ్చు. ఫైల్ ఫార్మాట్‌ని ధృవీకరించడం మరియు సరైన సాధనాలను ఉపయోగించడం ద్వారా లేదా టెన్సర్‌లను రీమ్యాప్ చేయడం, మీరు మీ శిక్షణ పొందిన మోడల్‌లను సమర్ధవంతంగా పునరుద్ధరించవచ్చు మరియు తిరిగి శిక్షణ పొందే గంటలను ఆదా చేయవచ్చు.

డెవలపర్‌లు సేవ్ చేయడం వంటి ఉత్తమ పద్ధతులను అనుసరించాలి పర్యావరణం అంతటా నమూనాలను మాత్రమే మరియు ధృవీకరించడం. గుర్తుంచుకోండి, ఈ సమస్యలను పరిష్కరించడానికి గడిపిన సమయం మీ మోడల్‌లు ఫంక్షనల్‌గా, పోర్టబుల్‌గా మరియు ఏదైనా డిప్లాయ్‌మెంట్ సిస్టమ్‌తో అనుకూలంగా ఉండేలా నిర్ధారిస్తుంది. 🚀