PyTorchi mudeli laadimisvea parandamine: _pickle.UnpicklingError: vale laadimisvõti, 'x1f'

PyTorchi mudeli kontrollpunkti tõrke lahendamine: vigane laadimisvõti

Pythoni taustalahendus, mis kasutab õiget failikäsitlust ja mudeli laadimist

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.")

Alternatiivne lahendus: kontrollpunkti faili uuesti salvestamine

Pythoni-põhine lahendus rikutud kontrollpunktifaili parandamiseks

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.")

Mõlema lahenduse ühiktest

Üksustestid kontrollpunkti laadimise kinnitamiseks ja oleku_dikti terviklikkuse modelleerimiseks

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()

Korduma kippuvad küsimused PyTorchi kontrollpunkti laadimisprobleemide kohta

1. Miks ma saan _pickle.UnpicklingError PyTorchi mudeli laadimisel?
2. See tõrge ilmneb tavaliselt ühildumatu või rikutud kontrollpunktifaili tõttu. See võib juhtuda ka erinevate PyTorchi versioonide kasutamisel salvestamise ja laadimise vahel.
3. Kuidas parandada rikutud PyTorchi kontrollpunkti faili?
4. Võite kasutada zipfile.ZipFile() et kontrollida, kas fail on ZIP-arhiiv, või salvestada kontrollpunkt uuesti torch.save() pärast selle parandamist.
5. Mis roll on state_dict PyTorchis?
6. The state_dict sisaldab mudeli kaalusid ja parameetreid sõnastiku vormingus. Salvestage ja laadige alati state_dict parema teisaldatavuse tagamiseks.
7. Kuidas saan PyTorchi kontrollpunkti CPU-sse laadida?
8. Kasutage map_location='cpu' argument sisse torch.load() tensorite ümbervastastamiseks GPU-lt CPU-le.
9. Kas PyTorchi kontrollpunktid võivad versioonikonfliktide tõttu ebaõnnestuda?
10. Jah, vanemad kontrollpunktid ei pruugi PyTorchi uuemates versioonides laadida. Salvestamisel ja laadimisel on soovitatav kasutada ühtseid PyTorchi versioone.
11. Kuidas kontrollida, kas PyTorchi kontrollpunkti fail on rikutud?
12. Proovige faili laadida kasutades torch.load(). Kui see ei õnnestu, kontrollige faili selliste tööriistadega nagu zipfile.is_zipfile().
13. Milline on õige viis PyTorchi mudelite salvestamiseks ja laadimiseks?
14. Salvestage alati kasutades torch.save(model.state_dict()) ja laadige kasutades model.load_state_dict().
15. Miks mu mudelit ei õnnestu mõnes muus seadmes laadida?
16. See juhtub siis, kui tensorid salvestatakse GPU jaoks, kuid laaditakse protsessorisse. Kasuta map_location selle lahendamiseks.
17. Kuidas kontrollida kontrollpunkte erinevates keskkondades?
18. Kirjutage ühiktestid kasutades unittest mudeli laadimise kontrollimiseks erinevatel seadistustel (CPU, GPU, OS).
19. Kas ma saan kontrollpunkti faile käsitsi kontrollida?
20. Jah, saate muuta laiendiks .zip ja avada selle zipfile või arhiivihaldurid, et sisu kontrollida.

PyTorchi mudeli laadimisvigade ületamine

PyTorchi kontrollpunktide laadimine võib mõnikord põhjustada rikutud failide või versioonide mittevastavuse tõttu vigu. Kontrollides failivormingut ja kasutades sobivaid tööriistu, nagu ZIP-fail või tensorite ümberjaotamine, saate oma treenitud mudeleid tõhusalt taastada ja säästa tunde ümberõppest.

Arendajad peaksid järgima häid tavasid, nagu näiteks faili salvestamine olek_dikt ainult ja mudelite valideerimine erinevates keskkondades. Pidage meeles, et nende probleemide lahendamisele kuluv aeg tagab, et teie mudelid jäävad funktsionaalseteks, kaasaskantavateks ja ühilduvad mis tahes juurutussüsteemiga. 🚀