PyTorch-modellbetöltési hiba javítása: _pickle.UnpicklingError: érvénytelen betöltési kulcs, 'x1f'

PyTorch-modell-ellenőrzőponti hiba feloldása: Érvénytelen betöltési kulcs

Python háttérmegoldás megfelelő fájlkezeléssel és modellbetöltéssel

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.")

Alternatív megoldás: Mentse újra a Checkpoint fájlt

Python-alapú megoldás a sérült ellenőrzőpont fájl javítására

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.")

Egységteszt mindkét megoldáshoz

Egységtesztek az ellenőrzőpontok betöltésének érvényesítésére és a state_dict integritásának modellezésére

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()

Gyakran ismételt kérdések a PyTorch ellenőrzőpont betöltési problémáival kapcsolatban

1. Miért kapok _pickle.UnpicklingError a PyTorch modellem betöltésekor?
2. Ez a hiba általában egy inkompatibilis vagy sérült ellenőrzőpontfájl miatt fordul elő. Ez akkor is előfordulhat, ha különböző PyTorch-verziókat használ a mentés és a betöltés között.
3. Hogyan javíthatok ki egy sérült PyTorch ellenőrzőpont fájlt?
4. Használhatod zipfile.ZipFile() ellenőrizze, hogy a fájl ZIP-archívum-e, vagy mentse újra az ellenőrzőpontot ezzel torch.save() javítása után.
5. Mi a szerepe a state_dict PyTorchban?
6. A state_dict szótár formátumban tartalmazza a modell súlyait és paramétereit. Mindig mentse és töltse be a state_dict a jobb hordozhatóság érdekében.
7. Hogyan tölthetek be PyTorch ellenőrzőpontot a CPU-ra?
8. Használja a map_location='cpu' érv be torch.load() hogy a tenzorokat GPU-ról CPU-ra leképezzük.
9. Meghibásodhatnak a PyTorch ellenőrzőpontok verzióütközés miatt?
10. Igen, előfordulhat, hogy a régebbi ellenőrzőpontok nem töltődnek be a PyTorch újabb verzióiban. Mentéskor és betöltéskor konzisztens PyTorch-verziók használata javasolt.
11. Hogyan ellenőrizhetem, hogy egy PyTorch-ellenőrzőpont-fájl sérült-e?
12. Próbálja meg betölteni a fájlt a segítségével torch.load(). Ha ez nem sikerül, ellenőrizze a fájlt olyan eszközökkel, mint a zipfile.is_zipfile().
13. Mi a helyes módja a PyTorch modellek mentésének és betöltésének?
14. Mindig mentse a használatával torch.save(model.state_dict()) és töltse be model.load_state_dict().
15. Miért nem sikerül betölteni a modellemet egy másik eszközre?
16. Ez akkor fordul elő, ha a tenzorokat a GPU-hoz menti, de betölti a CPU-ra. Használat map_location ennek megoldására.
17. Hogyan ellenőrizhetem az ellenőrző pontokat a különböző környezetekben?
18. Írjon egységteszteket a segítségével unittest a modell betöltésének ellenőrzése különböző beállításokon (CPU, GPU, OS).
19. Megnézhetem manuálisan az ellenőrzőpont fájlokat?
20. Igen, módosíthatja a kiterjesztést .zip-re, és megnyithatja ezzel zipfile vagy archívumkezelők, hogy ellenőrizzék a tartalmat.

A PyTorch-modell betöltési hibáinak leküzdése

A PyTorch ellenőrzőpontok betöltése időnként hibákat okozhat a sérült fájlok vagy a verziók közötti eltérések miatt. A fájlformátum ellenőrzésével és megfelelő eszközök használatával, mint pl zip-fájl vagy a tenzorok újraleképezésével hatékonyan visszaállíthatja betanított modelljeit, és órákat takaríthat meg az újraképzéstől.

A fejlesztőknek követniük kell az olyan bevált módszereket, mint például a állam_dikt csak és a modellek érvényesítése a környezetekben. Ne feledje, hogy a problémák megoldására fordított idő biztosítja, hogy a modellek működőképesek, hordozhatók és kompatibilisek maradjanak bármely telepítési rendszerrel. 🚀