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

Miért hibásodnak meg a PyTorch-modell-ellenőrzőpontok: mélyrepülés a betöltési hibába

Képzeld el, hogy egy egész hónapot több mint 40 gépi tanulási modell képzésével töltesz, de rejtélyes hibába ütközsz a súlyok betöltésekor: . 😩 Ha PyTorch-al dolgozik, és találkozik ezzel a problémával, tudja, milyen frusztráló lehet.

A hiba általában akkor fordul elő, ha valami nem működik az ellenőrzőpont-fájlban, akár sérülés, nem kompatibilis formátum, akár a mentés módja miatt. Fejlesztőként vagy adattudósként az ilyen technikai hibák kezelése olyan érzés lehet, mintha falba ütközne, amikor előrelépésre készül.

A múlt hónapban hasonló problémával szembesültem, miközben megpróbáltam visszaállítani PyTorch modelljeimet. Nem számít, hány PyTorch-verziót próbáltam ki, vagy a bővítményeket módosítottam, a súlyok egyszerűen nem töltődnek be. Egyszer még megpróbáltam megnyitni a fájlt ZIP-archívumként, abban a reményben, hogy manuálisan ellenőrizhetem – sajnos a hiba továbbra is fennáll.

Ebben a cikkben leírjuk, mit jelent ez a hiba, miért fordul elő, és – ami a legfontosabb – hogyan oldhatja meg. Akár kezdő, akár tapasztalt profi vagy, a végére visszatérhetsz PyTorch modelljeidhez. Merüljünk el! 🚀

Parancs	Használati példa
zipfile.is_zipfile()	Ez a parancs ellenőrzi, hogy egy adott fájl érvényes ZIP-archívum-e. A szkripttel összefüggésben ellenőrzi, hogy a sérült modellfájl valóban ZIP-fájl-e, nem pedig PyTorch-ellenőrzőpont.
zipfile.ZipFile()	Lehetővé teszi a ZIP archívum tartalmának olvasását és kibontását. Ez az esetlegesen rosszul mentett modellfájlok megnyitására és elemzésére szolgál.
io.BytesIO()	Memórián belüli bináris adatfolyamot hoz létre a bináris adatok, például a ZIP-archívumokból kiolvasott fájltartalom kezelésére lemezre mentés nélkül.
torch.load(map_location=...)	Betölt egy PyTorch-ellenőrzőpont-fájlt, miközben lehetővé teszi a felhasználó számára, hogy a tenzorokat egy adott eszközre, például CPU-ra vagy GPU-ra képezze át.
torch.save()	Megfelelő formátumban újra elmenti a PyTorch-ellenőrzőpont-fájlt. Ez kulcsfontosságú a sérült vagy rosszul formázott fájlok javításához.
unittest.TestCase	A Python beépített unittest moduljának része, ez az osztály segít egységtesztek létrehozásában a kód működésének ellenőrzésére és a hibák észlelésére.
self.assertTrue()	Egy egységteszten belül igazolja, hogy egy feltétel igaz. Itt megerősíti, hogy az ellenőrzőpont sikeresen, hiba nélkül betöltődik.
timm.create_model()	Kifejezetten a könyvtár, ez a funkció inicializálja az előre meghatározott modellarchitektúrákat. Ez a 'legacy_xception' modell létrehozására szolgál ebben a szkriptben.
map_location=device	A torch.load() paramétere, amely meghatározza azt az eszközt (CPU/GPU), amelyhez a betöltött tenzorokat hozzá kell rendelni, ezzel biztosítva a kompatibilitást.
with archive.open(file)	Lehetővé teszi egy adott fájl olvasását a ZIP-archívumban. Ez lehetővé teszi a ZIP-struktúrákban helytelenül tárolt modellsúlyok feldolgozását.

A PyTorch ellenőrzőpont betöltési hibáinak megértése és javítása

Amikor találkozik a rettegett , általában azt jelzi, hogy az ellenőrzőpont fájl sérült, vagy nem várt formátumban lett elmentve. A rendelkezésre álló szkriptekben a legfontosabb ötlet az ilyen fájlok intelligens helyreállítási technikákkal történő kezelése. Például annak ellenőrzése, hogy a fájl ZIP-archívum-e a modul egy döntő első lépés. Ez biztosítja, hogy ne töltsünk be vakon érvénytelen fájlt . Olyan eszközök kihasználásával, mint pl zipfile.ZipFile és , biztonságosan ellenőrizhetjük és kibonthatjuk a fájl tartalmát. Képzelje el, hogy heteket tölt modelljei képzésével, és egyetlen sérült ellenőrzőpont mindent leállít – ilyen megbízható helyreállítási lehetőségekre van szüksége!

A második szkriptben a hangsúly a miután meggyőződött arról, hogy megfelelően van betöltve. Ha az eredeti fájl kisebb problémákkal küzd, de még mindig részben használható, akkor használjuk javítani és újraformázni. Tegyük fel például, hogy van egy sérült ellenőrzőpont-fájlja . Újratöltéssel és új fájlba mentéssel, mint pl rögzített_CDF2_0.pth, győződjön meg arról, hogy megfelel a helyes PyTorch szerializációs formátumnak. Ez az egyszerű technika életmentő a régebbi keretrendszerben vagy környezetben mentett modelleknél, így újraképzés nélkül újrafelhasználhatók.

Ezenkívül az egységteszt beépítése biztosítja, hogy megoldásaink megfelelnek és következetesen dolgozni. A modulban tudjuk automatizálni az ellenőrzőpontok betöltésének érvényesítését, ami különösen hasznos több modell esetén. Egyszer több mint 20 modellel kellett foglalkoznom egy kutatási projektből, és mindegyik kézi tesztelése napokig tartott volna. Az egységtesztekkel egyetlen szkript perceken belül képes mindegyiket érvényesíteni! Ez az automatizálás nemcsak időt takarít meg, hanem megakadályozza a hibák figyelmen kívül hagyását is.

Végül a szkript szerkezete biztosítja az eszközök (CPU és GPU) közötti kompatibilitást a érv. Ez tökéletessé teszi különféle környezetekben, akár helyben, akár felhőszerveren futtatja a modelleket. Képzelje el ezt: GPU-ra betanította modelljét, de csak CPU-t használó gépre kell betöltenie. Anélkül, hogy a map_location paraméterrel, valószínűleg hibákkal kell szembenéznie. A megfelelő eszköz megadásával a szkript zökkenőmentesen kezeli ezeket az átmeneteket, biztosítva, hogy a nehezen megszerzett modellek mindenhol működjenek. 😊

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()

Annak megértése, hogy a PyTorch-ellenőrzőpontok miért nem működnek, és hogyan lehet megakadályozni

Az egyik figyelmen kívül hagyott oka a akkor fordul elő, amikor egy PyTorch-ellenőrzőpontot egy a könyvtárból, de betöltve egy újabb verzióval, vagy fordítva. A PyTorch-frissítések néha változtatásokat vezetnek be a szerializálási és deszerializációs formátumokban. Ezek a változtatások összeférhetetlenné tehetik a régebbi modelleket, ami hibákhoz vezethet a visszaállításuk során. Például egy PyTorch 1.6-tal mentett ellenőrzőpont betöltési problémákat okozhat a PyTorch 2.0-ban.

Egy másik kritikus szempont annak biztosítása, hogy az ellenőrzőpont fájlt a segítségével mentették helyes államszótárral. Ha valaki tévedésből mentett el egy modellt vagy súlyokat nem szabványos formátumban, például közvetlen objektum helyett , ez hibákat okozhat a betöltés során. Ennek elkerülése érdekében a legjobb gyakorlat, ha mindig csak a és ennek megfelelően töltse újra a súlyokat. Ezáltal az ellenőrzőpont-fájl könnyű, hordozható, és kevésbé hajlamos a kompatibilitási problémákra.

Végül a rendszerspecifikus tényezők, például a használt operációs rendszer vagy hardver befolyásolhatják az ellenőrzőpontok betöltését. Például egy GPU tenzorokat használó linuxos gépre mentett modell ütközéseket okozhat, ha egy CPU-val rendelkező Windows gépre töltik be. A paraméter, amint azt korábban bemutattuk, segít a tenzorok megfelelő újraleképezésében. A több környezetben dolgozó fejlesztőknek mindig ellenőrizniük kell az ellenőrzőpontokat a különböző beállításoknál, hogy elkerüljék az utolsó pillanatban bekövetkező meglepetéseket. 😅

1. Miért kapok 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 ellenőrizze, hogy a fájl ZIP-archívum-e, vagy mentse újra az ellenőrzőpontot ezzel javítása után.
5. Mi a szerepe a PyTorchban?
6. A szótár formátumban tartalmazza a modell súlyait és paramétereit. Mindig mentse és töltse be a a jobb hordozhatóság érdekében.
7. Hogyan tölthetek be PyTorch ellenőrzőpontot a CPU-ra?
8. Használja a érv be 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 . Ha ez nem sikerül, ellenőrizze a fájlt olyan eszközökkel, mint a .
13. Mi a helyes módja a PyTorch modellek mentésének és betöltésének?
14. Mindig mentse a használatával és töltse be .
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 ennek megoldására.
17. Hogyan ellenőrizhetem az ellenőrző pontokat a különböző környezetekben?
18. Írjon egységteszteket a segítségével 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 vagy archívumkezelők, hogy ellenőrizzék a tartalmat.

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 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 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. 🚀