PyTorch モデルのロード エラーの修正: _pickle.UnpicklingError: 無効なロード キー、'x1f'

PyTorch モデルのチェックポイントが失敗する理由: 読み込みエラーの詳細

40 を超える機械学習モデルのトレーニングに丸 1 か月を費やし、重みをロードしようとしたときに不可解なエラーが発生したことを想像してください。 。 😩 PyTorch を使用していてこの問題に遭遇した場合、それがどれほどイライラするかをご存知でしょう。

このエラーは通常、破損、互換性のない形式、または保存方法のいずれかにより、チェックポイント ファイルに問題がある場合に発生します。開発者またはデータ サイエンティストとして、このような技術的な問題に対処することは、前進しようとしているときに壁にぶつかるように感じることがあります。

つい先月、私は PyTorch モデルを復元しようとしたときに同様の問題に直面しました。 PyTorch のバージョンをいくつ試しても、拡張機能を変更しても、重みは読み込まれませんでした。ある時点で、手動で検査しようとファイルを ZIP アーカイブとして開こうとしたこともありましたが、残念ながらエラーは引き続き発生しました。

この記事では、このエラーの意味、発生理由、そして最も重要なこととして、その解決方法について詳しく説明します。初心者でも経験豊富なプロでも、最後には PyTorch モデルの軌道に戻るでしょう。飛び込んでみましょう！ 🚀

指示	使用例
zipfile.is_zipfile()	このコマンドは、指定されたファイルが有効な ZIP アーカイブであるかどうかを確認します。このスクリプトのコンテキストでは、破損したモデル ファイルが実際に PyTorch チェックポイントではなく ZIP ファイルである可能性があるかどうかを検証します。
zipfile.ZipFile()	ZIP アーカイブの内容を読み取り、抽出できるようにします。これは、誤って保存された可能性があるモデル ファイルを開いて分析するために使用されます。
io.BytesIO()	ZIP アーカイブから読み取られたファイル コンテンツなどのバイナリ データを、ディスクに保存せずに処理するためのメモリ内バイナリ ストリームを作成します。
torch.load(map_location=...)	ユーザーが CPU や GPU などの特定のデバイスにテンソルを再マップできるようにしながら、PyTorch チェックポイント ファイルをロードします。
torch.save()	PyTorch チェックポイント ファイルを適切な形式で再保存します。これは、破損したファイルや誤ったフォーマットのファイルを修復するために非常に重要です。
unittest.TestCase	Python の組み込み単体テスト モジュールの一部であるこのクラスは、コードの機能を検証し、エラーを検出するための単体テストの作成に役立ちます。
self.assertTrue()	単体テスト内で条件が True であることを検証します。ここでは、チェックポイントがエラーなく正常に読み込まれることを確認します。
timm.create_model()	に特有の ライブラリの場合、この関数は事前定義されたモデル アーキテクチャを初期化します。これは、このスクリプトで「legacy_xception」モデルを作成するために使用されます。
map_location=device	torch.load() のパラメータ。ロードされたテンソルを割り当てるデバイス (CPU/GPU) を指定し、互換性を確保します。
with archive.open(file)	ZIP アーカイブ内の特定のファイルを読み取ることができます。これにより、ZIP 構造内に誤って格納されたモデルの重みを処理できるようになります。

PyTorch チェックポイントの読み込みエラーの理解と修正

恐ろしいことに遭遇したとき 、これは通常、チェックポイント ファイルが破損しているか、予期しない形式で保存されたことを示します。提供されているスクリプトでは、重要なアイデアは、スマートな回復技術を使用してそのようなファイルを処理することです。たとえば、ファイルが ZIP アーカイブであるかどうかを確認するには、 モジュールは重要な最初のステップです。これにより、無効なファイルを盲目的に読み込むことがなくなります。 。のようなツールを活用することで、 zipファイル.ZipFile そして 、ファイルの内容を安全に検査して抽出できます。モデルのトレーニングに何週間も費やし、単一の破損したチェックポイントですべてが停止することを想像してください。このような信頼性の高い回復オプションが必要です。

2 番目のスクリプトでは、次の点に焦点を当てています。 正しくロードされていることを確認してから。元のファイルに軽微な問題があるものの、部分的にはまだ使用可能な場合は、次のようにします。 修正して再フォーマットします。たとえば、次の名前の破損したチェックポイント ファイルがあるとします。 。リロードして次のような新しいファイルに保存することで、 固定_CDF2_0.pth、正しい PyTorch シリアル化形式に準拠していることを確認します。このシンプルなテクニックは、古いフレームワークや環境で保存されたモデルの救世主であり、モデルを再トレーニングせずに再利用できるようになります。

さらに、単体テストを組み込むことで、ソリューションが確実に機能するようになります。 そして一貫して働きます。を使用して、 モジュールを使用すると、チェックポイントの読み込みの検証を自動化できます。これは、複数のモデルがある場合に特に便利です。私はかつて、研究プロジェクトから 20 を超えるモデルを扱う必要があり、それぞれを手動でテストするには数日かかりました。単体テストを使用すると、単一のスクリプトで数分以内にすべてのテストを検証できます。この自動化により、時間が節約されるだけでなく、エラーの見落としも防止されます。

最後に、スクリプトの構造により、デバイス (CPU および GPU) 間での互換性が保証されます。 口論。これにより、モデルをローカルで実行しているかクラウド サーバー上で実行しているかにかかわらず、さまざまな環境に最適です。これを想像してください。モデルを GPU でトレーニングしましたが、それを CPU のみのマシンにロードする必要があります。なしで 地図の場所 パラメータを使用すると、エラーが発生する可能性があります。正しいデバイスを指定すると、スクリプトはこれらの遷移をシームレスに処理し、苦労して作成したモデルがどこでも機能するようにします。 😊

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()

PyTorch チェックポイントが失敗する理由とそれを防ぐ方法を理解する

見落とされている原因の一つに、 PyTorch チェックポイントが ライブラリの古いバージョンがロードされているが、その逆の場合も同様です。 PyTorch の更新により、シリアル化および逆シリアル化形式が変更されることがあります。これらの変更により、古いモデルとの互換性がなくなり、復元しようとするとエラーが発生する可能性があります。たとえば、PyTorch 1.6 で保存されたチェックポイントは、PyTorch 2.0 で読み込みの問題を引き起こす可能性があります。

もう 1 つの重要な側面は、チェックポイント ファイルが次の方法で保存されたことを確認することです。 正しい状態辞書を使用してください。誰かが誤ってモデルまたはウェイトを標準以外の形式 (たとえば、オブジェクトの代わりに直接オブジェクト) を使用して保存した場合 、読み込み中にエラーが発生する可能性があります。これを回避するには、常にファイルのみを保存することをお勧めします。 それに応じてウェイトをリロードします。これにより、チェックポイント ファイルは軽量で移植性が高く、互換性の問題が発生しにくくなります。

最後に、オペレーティング システムや使用されるハードウェアなどのシステム固有の要因がチェックポイントの読み込みに影響を与える可能性があります。たとえば、GPU テンソルを使用して Linux マシンに保存されたモデルは、CPU を搭載した Windows マシンにロードされると競合を引き起こす可能性があります。を使用して、 パラメータは、前に示したように、テンソルを適切に再マッピングするのに役立ちます。複数の環境で作業している開発者は、直前の予期せぬ事態を避けるために、常に異なるセットアップでチェックポイントを検証する必要があります。 😅

1. なぜ得られるのか PyTorch モデルをロードするときは?
2. このエラーは通常、チェックポイント ファイルに互換性がない、または破損していることが原因で発生します。また、保存と読み込みの間に異なる PyTorch バージョンを使用した場合にも発生する可能性があります。
3. 破損した PyTorch チェックポイント ファイルを修復するにはどうすればよいですか?
4. 使用できます ファイルが ZIP アーカイブであるかどうかを確認するか、チェックポイントを再保存するには 修理した後。
5. の役割は何ですか PyTorchで?
6. の モデルの重みとパラメータが辞書形式で含まれています。常に保存してロードしてください 携帯性を向上させます。
7. PyTorch チェックポイントを CPU にロードするにはどうすればよいですか?
8. を使用します。 の引数 テンソルを GPU から CPU に再マッピングします。
9. バージョンの競合により PyTorch チェックポイントが失敗する可能性はありますか?
10. はい、古いチェックポイントは新しいバージョンの PyTorch にロードされない可能性があります。保存およびロードする際には、一貫した PyTorch バージョンを使用することをお勧めします。
11. PyTorch チェックポイント ファイルが破損しているかどうかを確認するにはどうすればよいですか?
12. を使用してファイルをロードしてみてください 。それが失敗した場合は、次のようなツールを使用してファイルを検査します。 。
13. PyTorch モデルを保存およびロードする正しい方法は何ですか?
14. 常に使用して保存します そして使用してロードします 。
15. 私のモデルが別のデバイスにロードできないのはなぜですか?
16. これは、テンソルが GPU 用に保存されているが CPU にロードされている場合に発生します。使用 これを解決するには。
17. 環境全体でチェックポイントを検証するにはどうすればよいですか?
18. 次を使用して単体テストを作成します さまざまなセットアップ (CPU、GPU、OS) でのモデルの読み込みを確認します。
19. チェックポイント ファイルを手動で検査できますか?
20. はい、拡張子を .zip に変更して、次のように開くことができます。 またはアーカイブ管理者がコンテンツを検査します。

PyTorch チェックポイントをロードすると、ファイルの破損やバージョンの不一致によりエラーがスローされる場合があります。ファイル形式を確認し、次のような適切なツールを使用します。 またはテンソルを再マッピングすると、トレーニングされたモデルを効率的に復元し、再トレーニングにかかる​​時間を節約できます。

開発者は、ファイルを保存するなどのベスト プラクティスに従う必要があります。 環境全体でモデルを検証するだけです。これらの問題の解決に費やす時間によって、モデルの機能性、移植性、およびあらゆる展開システムとの互換性が確保されることに注意してください。 🚀