PyTorch ماڈل لوڈنگ کی خرابی کو ٹھیک کرنا: _pickle.Unpickling Error: غلط لوڈ کلید، 'x1f'

PyTorch ماڈل چیک پوائنٹس کیوں ناکام ہو جاتے ہیں: لوڈنگ کی خرابی میں گہرا غوطہ لگانا

40 مشین لرننگ ماڈلز پر پورے مہینے کی تربیت گزارنے کا تصور کریں، صرف ان کے وزن کو لوڈ کرنے کی کوشش کرتے وقت ایک خفیہ غلطی کا سامنا کرنا پڑتا ہے: . 😩 اگر آپ PyTorch کے ساتھ کام کر رہے ہیں اور اس مسئلے سے دوچار ہیں، تو آپ جانتے ہیں کہ یہ کتنا مایوس کن ہو سکتا ہے۔

خرابی عام طور پر اس وقت ہوتی ہے جب آپ کی چیک پوائنٹ فائل میں کوئی چیز بند ہوتی ہے، یا تو بدعنوانی کی وجہ سے، ایک غیر مطابقت پذیر شکل، یا اسے محفوظ کرنے کے طریقے کی وجہ سے۔ ایک ڈویلپر یا ڈیٹا سائنٹسٹ کے طور پر، اس طرح کی تکنیکی خرابیوں سے نمٹنا اس وقت محسوس ہو سکتا ہے جیسے آپ کسی پیشرفت کو کرنے والے ہوں۔

ابھی پچھلے مہینے، مجھے اپنے PyTorch ماڈلز کو بحال کرنے کی کوشش کرتے ہوئے اسی طرح کی پریشانی کا سامنا کرنا پڑا۔ اس سے کوئی فرق نہیں پڑتا ہے کہ میں نے PyTorch کے کتنے ورژن آزمائے ہیں یا ایکسٹینشنز میں نے ترمیم کی ہے، وزن صرف لوڈ نہیں ہوگا۔ ایک موقع پر، میں نے فائل کو زپ آرکائیو کے طور پر کھولنے کی کوشش کی، اس امید میں کہ دستی طور پر اس کا معائنہ کیا جائے — بدقسمتی سے، غلطی برقرار رہی۔

اس مضمون میں، ہم اس خرابی کا کیا مطلب ہے، ایسا کیوں ہوتا ہے، اور سب سے اہم بات یہ ہے کہ آپ اسے کیسے حل کر سکتے ہیں۔ چاہے آپ ابتدائی ہوں یا ایک تجربہ کار، آخر تک، آپ اپنے PyTorch ماڈلز کے ساتھ ٹریک پر واپس آجائیں گے۔ آئیے اندر غوطہ لگائیں! 🚀

حکم	استعمال کی مثال
zipfile.is_zipfile()	یہ کمانڈ چیک کرتا ہے کہ آیا دی گئی فائل ایک درست ZIP آرکائیو ہے۔ اس اسکرپٹ کے تناظر میں، یہ اس بات کی تصدیق کرتا ہے کہ آیا خراب شدہ ماڈل فائل PyTorch چیک پوائنٹ کے بجائے اصل میں زپ فائل ہو سکتی ہے۔
zipfile.ZipFile()	زپ آرکائیو کے مواد کو پڑھنے اور نکالنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ ممکنہ طور پر غلط محفوظ شدہ ماڈل فائلوں کو کھولنے اور ان کا تجزیہ کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔
io.BytesIO()	بائنری ڈیٹا کو ہینڈل کرنے کے لیے ایک ان میموری بائنری اسٹریم بناتا ہے، جیسے زپ آرکائیوز سے پڑھا جانے والا فائل کا مواد، ڈسک میں محفوظ کیے بغیر۔
torch.load(map_location=...)	ایک PyTorch چیک پوائنٹ فائل لوڈ کرتا ہے جب کہ صارف کو ٹینسر کو کسی مخصوص ڈیوائس، جیسے CPU یا GPU پر ری میپ کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
torch.save()	PyTorch چیک پوائنٹ فائل کو ایک مناسب فارمیٹ میں دوبارہ محفوظ کرتا ہے۔ یہ کرپٹ یا غلط فارمیٹ شدہ فائلوں کو ٹھیک کرنے کے لیے بہت ضروری ہے۔
unittest.TestCase	Python کے بلٹ ان یونٹیسٹ ماڈیول کا حصہ، یہ کلاس کوڈ کی فعالیت کی تصدیق اور غلطیوں کا پتہ لگانے کے لیے یونٹ ٹیسٹ بنانے میں مدد کرتی ہے۔
self.assertTrue()	تصدیق کرتا ہے کہ یونٹ ٹیسٹ کے اندر ایک شرط درست ہے۔ یہاں، یہ تصدیق کرتا ہے کہ چیک پوائنٹ کامیابی کے ساتھ غلطیوں کے بغیر لوڈ ہوتا ہے۔
timm.create_model()	کے لیے مخصوص لائبریری، یہ فنکشن پہلے سے طے شدہ ماڈل آرکیٹیکچرز کو شروع کرتا ہے۔ اس اسکرپٹ میں 'legacy_xception' ماڈل بنانے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔
map_location=device	torch.load() کا ایک پیرامیٹر جو آلہ (CPU/GPU) کی وضاحت کرتا ہے جہاں بھری ہوئی ٹینسرز کو مختص کیا جانا چاہیے، مطابقت کو یقینی بناتا ہے۔
with archive.open(file)	زپ آرکائیو کے اندر ایک مخصوص فائل کو پڑھنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ زپ ڈھانچے کے اندر غلط طریقے سے ذخیرہ شدہ ماڈل وزن کی پروسیسنگ کو قابل بناتا ہے۔

PyTorch چیک پوائنٹ لوڈنگ کی خرابیوں کو سمجھنا اور درست کرنا

خوفزدہ کا سامنا کرتے وقت ، یہ عام طور پر اشارہ کرتا ہے کہ چیک پوائنٹ فائل یا تو خراب ہو گئی ہے یا غیر متوقع شکل میں محفوظ کی گئی ہے۔ فراہم کردہ اسکرپٹس میں، کلیدی خیال ایسی فائلوں کو سمارٹ ریکوری تکنیک کے ساتھ ہینڈل کرنا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ چیک کرنا کہ آیا فائل زپ آرکائیو کا استعمال کرتے ہوئے ہے۔ ماڈیول ایک اہم پہلا قدم ہے۔ یہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ہم آنکھیں بند کرکے کسی غلط فائل کو لوڈ نہیں کر رہے ہیں۔ . جیسے ٹولز کا فائدہ اٹھا کر zipfile.ZipFile اور ، ہم فائل کے مواد کو محفوظ طریقے سے معائنہ اور نکال سکتے ہیں۔ اپنے ماڈلز کی تربیت میں ہفتوں گزارنے کا تصور کریں، اور ایک خراب چیک پوائنٹ ہر چیز کو روک دیتا ہے — آپ کو اس طرح کے قابل اعتماد بحالی کے اختیارات کی ضرورت ہے!

دوسرے اسکرپٹ میں، توجہ مرکوز ہے یہ یقینی بنانے کے بعد کہ یہ صحیح طریقے سے لوڈ ہے۔ اگر اصل فائل میں معمولی مسائل ہیں لیکن پھر بھی جزوی طور پر قابل استعمال ہے تو ہم استعمال کرتے ہیں۔ اسے ٹھیک کرنے اور دوبارہ فارمیٹ کرنے کے لیے۔ مثال کے طور پر، فرض کریں کہ آپ کے پاس ایک خراب چیک پوائنٹ فائل ہے جس کا نام ہے۔ . اسے دوبارہ لوڈ کرکے اور اسے کسی نئی فائل میں محفوظ کرکے جیسے fixed_CDF2_0.pth، آپ یقینی بناتے ہیں کہ یہ صحیح PyTorch سیریلائزیشن فارمیٹ پر عمل پیرا ہے۔ یہ سادہ تکنیک ان ماڈلز کے لیے زندگی بچانے والی ہے جو پرانے فریم ورکس یا ماحول میں محفوظ کیے گئے تھے، اور انہیں دوبارہ تربیت کے بغیر دوبارہ قابل استعمال بناتے ہیں۔

مزید برآں، یونٹ ٹیسٹ کی شمولیت یقینی بناتی ہے کہ ہمارے حل ہیں۔ اور مسلسل کام کریں. کا استعمال کرتے ہوئے ماڈیول، ہم چیک پوائنٹ لوڈنگ کی توثیق کو خودکار کر سکتے ہیں، جو خاص طور پر مفید ہے اگر آپ کے پاس متعدد ماڈلز ہیں۔ مجھے ایک بار ایک تحقیقی پروجیکٹ کے 20 سے زیادہ ماڈلز سے نمٹنا پڑا، اور ہر ایک کو دستی طور پر جانچنے میں دن لگتے۔ یونٹ ٹیسٹ کے ساتھ، ایک ہی اسکرپٹ منٹوں میں ان سب کی توثیق کر سکتا ہے! یہ آٹومیشن نہ صرف وقت بچاتا ہے بلکہ غلطیوں کو نظر انداز ہونے سے بھی روکتا ہے۔

آخر میں، اسکرپٹ کا ڈھانچہ تمام آلات (CPU اور GPU) کے ساتھ مطابقت کو یقینی بناتا ہے۔ دلیل یہ متنوع ماحول کے لیے بہترین بناتا ہے، چاہے آپ ماڈلز کو مقامی طور پر چلا رہے ہوں یا کلاؤڈ سرور پر۔ اس کی تصویر بنائیں: آپ نے اپنے ماڈل کو GPU پر تربیت دی ہے لیکن اسے صرف CPU مشین پر لوڈ کرنے کی ضرورت ہے۔ کے بغیر نقشہ_مقام پیرامیٹر، آپ کو ممکنہ طور پر غلطیوں کا سامنا کرنا پڑے گا۔ صحیح ڈیوائس کی وضاحت کر کے، اسکرپٹ ان ٹرانزیشن کو بغیر کسی رکاوٹ کے ہینڈل کرتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ آپ کے محنت سے کمائے گئے ماڈلز ہر جگہ کام کرتے ہیں۔ 😊

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()

یہ سمجھنا کہ PyTorch چیک پوائنٹس کیوں ناکام ہوتے ہیں اور اسے کیسے روکا جائے۔

ایک نظر انداز کی وجہ اس وقت ہوتا ہے جب ایک PyTorch چیک پوائنٹ کو استعمال کرکے محفوظ کیا جاتا ہے۔ لائبریری کی لیکن ایک نئے ورژن کے ساتھ بھری ہوئی، یا اس کے برعکس۔ PyTorch اپ ڈیٹس کبھی کبھی سیریلائزیشن اور ڈی سیریلائزیشن فارمیٹس میں تبدیلیاں متعارف کراتے ہیں۔ یہ تبدیلیاں پرانے ماڈلز کو غیر موافق بنا سکتی ہیں، جس کی وجہ سے ان کو بحال کرنے کی کوشش کرتے وقت خرابیاں پیدا ہوتی ہیں۔ مثال کے طور پر، PyTorch 1.6 کے ساتھ محفوظ کردہ چیک پوائنٹ PyTorch 2.0 میں لوڈنگ کے مسائل کا سبب بن سکتا ہے۔

ایک اور اہم پہلو یہ یقینی بنانا ہے کہ چیک پوائنٹ فائل کو استعمال کرکے محفوظ کیا گیا تھا۔ ایک درست ریاستی لغت کے ساتھ۔ اگر کسی نے غلطی سے کسی ماڈل یا وزن کو غیر معیاری فارمیٹ کا استعمال کرتے ہوئے محفوظ کر لیا، جیسے کہ اس کی بجائے براہ راست چیز ، اس کے نتیجے میں لوڈنگ کے دوران غلطیاں ہو سکتی ہیں۔ اس سے بچنے کے لیے، یہ بہترین عمل ہے کہ ہمیشہ صرف کو محفوظ کریں۔ اور اس کے مطابق وزن دوبارہ لوڈ کریں۔ یہ چیک پوائنٹ فائل کو ہلکا پھلکا، پورٹیبل، اور مطابقت کے مسائل کا کم خطرہ رکھتا ہے۔

آخر میں، سسٹم کے مخصوص عوامل، جیسے آپریٹنگ سسٹم یا استعمال شدہ ہارڈ ویئر، چیک پوائنٹ لوڈنگ کو متاثر کر سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، GPU ٹینسر کا استعمال کرتے ہوئے لینکس مشین پر محفوظ کردہ ماڈل CPU والی ونڈوز مشین پر لوڈ ہونے پر تنازعات کا سبب بن سکتا ہے۔ کا استعمال کرتے ہوئے پیرامیٹر، جیسا کہ پہلے دکھایا گیا ہے، ٹینسر کو مناسب طریقے سے دوبارہ بنانے میں مدد کرتا ہے۔ ایک سے زیادہ ماحول پر کام کرنے والے ڈویلپرز کو آخری لمحات کی حیرت سے بچنے کے لیے ہمیشہ مختلف سیٹ اپ پر چیک پوائنٹس کی توثیق کرنی چاہیے۔ 😅

1. میں کیوں حاصل کر رہا ہوں میرا PyTorch ماڈل لوڈ کرتے وقت؟
2. یہ خرابی عام طور پر غیر مطابقت پذیر یا خراب چیک پوائنٹ فائل کی وجہ سے ہوتی ہے۔ محفوظ کرنے اور لوڈ کرنے کے درمیان مختلف PyTorch ورژن استعمال کرتے وقت بھی ایسا ہو سکتا ہے۔
3. میں ایک خراب شدہ PyTorch چیک پوائنٹ فائل کو کیسے ٹھیک کروں؟
4. آپ استعمال کر سکتے ہیں۔ یہ چیک کرنے کے لیے کہ آیا فائل زپ آرکائیو ہے یا چیک پوائنٹ کو دوبارہ محفوظ کریں۔ اس کی مرمت کے بعد.
5. کا کردار کیا ہے PyTorch میں؟
6. دی ایک لغت کی شکل میں ماڈل کے وزن اور پیرامیٹرز پر مشتمل ہے۔ ہمیشہ محفوظ کریں اور لوڈ کریں۔ بہتر پورٹیبلٹی کے لیے۔
7. میں CPU پر PyTorch چیک پوائنٹ کیسے لوڈ کر سکتا ہوں؟
8. استعمال کریں۔ میں دلیل ٹینسر کو GPU سے CPU میں ری میپ کرنے کے لیے۔
9. کیا ورژن کے تنازعات کی وجہ سے PyTorch چوکیاں ناکام ہو سکتی ہیں؟
10. ہاں، ہو سکتا ہے پرانے چیک پوائنٹس PyTorch کے نئے ورژن میں لوڈ نہ ہوں۔ محفوظ اور لوڈ کرتے وقت مسلسل PyTorch ورژن استعمال کرنے کی سفارش کی جاتی ہے۔
11. میں کیسے چیک کر سکتا ہوں کہ آیا PyTorch چیک پوائنٹ فائل کرپٹ ہے؟
12. استعمال کرکے فائل لوڈ کرنے کی کوشش کریں۔ . اگر یہ ناکام ہوجاتا ہے تو، جیسے ٹولز کے ساتھ فائل کا معائنہ کریں۔ .
13. PyTorch ماڈلز کو محفوظ کرنے اور لوڈ کرنے کا صحیح طریقہ کیا ہے؟
14. ہمیشہ استعمال کرکے محفوظ کریں۔ اور استعمال کرتے ہوئے لوڈ .
15. میرا ماڈل کسی مختلف ڈیوائس پر لوڈ ہونے میں کیوں ناکام ہوتا ہے؟
16. ایسا اس وقت ہوتا ہے جب ٹینسر GPU کے لیے محفوظ کیے جاتے ہیں لیکن CPU پر لوڈ ہوتے ہیں۔ استعمال کریں۔ اس کو حل کرنے کے لیے.
17. میں پورے ماحول میں چیک پوائنٹس کی توثیق کیسے کرسکتا ہوں؟
18. استعمال کرتے ہوئے یونٹ ٹیسٹ لکھیں۔ مختلف سیٹ اپس (CPU، GPU، OS) پر ماڈل لوڈنگ چیک کرنے کے لیے۔
19. کیا میں چیک پوائنٹ فائلوں کا دستی طور پر معائنہ کر سکتا ہوں؟
20. جی ہاں، آپ ایکسٹینشن کو .zip میں تبدیل کر کے اسے کھول سکتے ہیں۔ یا مواد کا معائنہ کرنے کے لیے آرکائیو مینیجرز۔

PyTorch چیک پوائنٹس کو لوڈ کرنا بعض اوقات خراب فائلوں یا ورژن کی مماثلت کی وجہ سے غلطیاں پھینک سکتا ہے۔ فائل فارمیٹ کی تصدیق کرکے اور مناسب ٹولز جیسے استعمال کرکے یا ٹینسر کو دوبارہ ترتیب دے کر، آپ اپنے تربیت یافتہ ماڈلز کو مؤثر طریقے سے بازیافت کر سکتے ہیں اور دوبارہ تربیت کے گھنٹوں کو بچا سکتے ہیں۔

ڈویلپرز کو محفوظ کرنے جیسے بہترین طریقوں پر عمل کرنا چاہیے۔ صرف اور پورے ماحول میں ماڈلز کی توثیق۔ یاد رکھیں، ان مسائل کو حل کرنے میں صرف کیا گیا وقت اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ آپ کے ماڈلز فعال، پورٹیبل، اور کسی بھی تعیناتی نظام کے ساتھ ہم آہنگ رہیں۔ 🚀