Oprava chyby načítání modelu PyTorch: _pickle.UnpicklingError: neplatný klíč načtení, 'x1f'

Řešení PyTorch Model Checkpoint Error: Invalid Load Key

Backendové řešení Pythonu využívající správné zacházení se soubory a načítání modelu

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.")

Alternativní řešení: Opětovné uložení souboru kontrolního bodu

Řešení založené na Pythonu pro opravu poškozeného souboru kontrolních bodů

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.")

Unit Test pro obě řešení

Testy jednotek pro ověření načítání kontrolních bodů a integrity modelu state_dict

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()

Často kladené otázky o problémech s načítáním kontrolních bodů PyTorch

1. Proč dostávám _pickle.UnpicklingError při načítání mého modelu PyTorch?
2. K této chybě obvykle dochází kvůli nekompatibilnímu nebo poškozenému souboru kontrolního bodu. Může k tomu také dojít při použití různých verzí PyTorch mezi ukládáním a načítáním.
3. Jak opravím poškozený soubor kontrolního bodu PyTorch?
4. Můžete použít zipfile.ZipFile() zkontrolovat, zda je soubor archiv ZIP, nebo znovu uložit kontrolní bod pomocí torch.save() po jeho opravě.
5. Jaká je role state_dict v PyTorch?
6. The state_dict obsahuje váhy a parametry modelu ve formátu slovníku. Vždy uložte a načtěte soubor state_dict pro lepší přenositelnost.
7. Jak mohu načíst kontrolní bod PyTorch na CPU?
8. Použijte map_location='cpu' argument v torch.load() přemapovat tenzory z GPU na CPU.
9. Mohou kontrolní body PyTorch selhat kvůli konfliktům verzí?
10. Ano, starší kontrolní body se v novějších verzích PyTorch nemusí načíst. Při ukládání a načítání se doporučuje používat konzistentní verze PyTorch.
11. Jak mohu zkontrolovat, zda je soubor kontrolního bodu PyTorch poškozen?
12. Zkuste načíst soubor pomocí torch.load(). Pokud se to nezdaří, zkontrolujte soubor pomocí nástrojů jako zipfile.is_zipfile().
13. Jaký je správný způsob ukládání a načítání modelů PyTorch?
14. Vždy uložte pomocí torch.save(model.state_dict()) a zatížení pomocí model.load_state_dict().
15. Proč se můj model nenačte do jiného zařízení?
16. K tomu dochází, když jsou tenzory uloženy pro GPU, ale načteny na CPU. Použití map_location toto vyřešit.
17. Jak mohu ověřit kontrolní body napříč prostředími?
18. Napište unit testy pomocí unittest pro kontrolu načítání modelu v různých nastaveních (CPU, GPU, OS).
19. Mohu kontrolovat soubory kontrolních bodů ručně?
20. Ano, příponu můžete změnit na .zip a otevřít ji pomocí zipfile nebo správci archivu, aby zkontrolovali obsah.

Překonání chyb při načítání modelu PyTorch

Načítání kontrolních bodů PyTorch může někdy způsobit chyby kvůli poškozeným souborům nebo neshodám verzí. Ověřením formátu souboru a použitím vhodných nástrojů, např zipfile nebo přemapování tenzorů, můžete efektivně obnovit své natrénované modely a ušetřit hodiny opakovaného školení.

Vývojáři by se měli řídit osvědčenými postupy, jako je ukládání state_dict pouze a ověřování modelů napříč prostředími. Pamatujte, že čas strávený řešením těchto problémů zajišťuje, že vaše modely zůstanou funkční, přenosné a kompatibilní s jakýmkoli systémem nasazení. 🚀