PyTorch 모델 로딩 오류 수정: _pickle.UnpicklingError: 잘못된 로드 키, 'x1f'

PyTorch 모델 체크포인트 오류 해결: 잘못된 로드 키

적절한 파일 처리 및 모델 로딩을 사용하는 Python 백엔드 솔루션

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.")

대체 해결 방법: 체크포인트 파일 다시 저장

손상된 체크포인트 파일을 수정하는 Python 기반 솔루션

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.")

두 솔루션 모두에 대한 단위 테스트

체크포인트 로딩 및 모델 state_dict 무결성을 검증하는 단위 테스트

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 체크포인트 로딩 문제에 대해 자주 묻는 질문

1. 내가 왜 _pickle.UnpicklingError 내 PyTorch 모델을 로드할 때?
2. 이 오류는 일반적으로 호환되지 않거나 손상된 체크포인트 파일로 인해 발생합니다. 저장과 로드 사이에 다른 PyTorch 버전을 사용하는 경우에도 발생할 수 있습니다.
3. 손상된 PyTorch 체크포인트 파일을 어떻게 수정합니까?
4. 당신은 사용할 수 있습니다 zipfile.ZipFile() 파일이 ZIP 아카이브인지 확인하거나 다음과 같이 체크포인트를 다시 저장하려면 torch.save() 수리한 후.
5. 의 역할은 무엇입니까? state_dict PyTorch에서?
6. 그만큼 state_dict 모델의 가중치와 매개변수를 사전 형식으로 포함합니다. 항상 저장하고 로드하세요. state_dict 더 나은 휴대성을 위해.
7. CPU에 PyTorch 체크포인트를 어떻게 로드할 수 있나요?
8. 사용 map_location='cpu' 논쟁 torch.load() GPU에서 CPU로 텐서를 다시 매핑합니다.
9. 버전 충돌로 인해 PyTorch 체크포인트가 실패할 수 있나요?
10. 예, 최신 버전의 PyTorch에서는 이전 체크포인트가 로드되지 않을 수 있습니다. 저장하고 로드할 때 일관된 PyTorch 버전을 사용하는 것이 좋습니다.
11. PyTorch 체크포인트 파일이 손상되었는지 어떻게 확인할 수 있나요?
12. 다음을 사용하여 파일을 로드해 보세요. torch.load(). 실패하면 다음과 같은 도구를 사용하여 파일을 검사하십시오. zipfile.is_zipfile().
13. PyTorch 모델을 저장하고 로드하는 올바른 방법은 무엇입니까?
14. 항상 다음을 사용하여 저장 torch.save(model.state_dict()) 다음을 사용하여 로드합니다. model.load_state_dict().
15. 내 모델이 다른 장치에 로드되지 않는 이유는 무엇입니까?
16. 이는 텐서가 GPU용으로 저장되었지만 CPU에 로드된 경우에 발생합니다. 사용 map_location 이 문제를 해결하려면.
17. 환경 전반에서 체크포인트를 어떻게 검증할 수 있나요?
18. 다음을 사용하여 단위 테스트 작성 unittest 다양한 설정(CPU, GPU, OS)에서 모델 로딩을 확인합니다.
19. 체크포인트 파일을 수동으로 검사할 수 있나요?
20. 예, 확장자를 .zip으로 변경하고 다음으로 열 수 있습니다. zipfile 또는 아카이브 관리자가 내용을 검사할 수 있습니다.

PyTorch 모델 로딩 오류 극복

PyTorch 체크포인트를 로드하면 손상된 파일이나 버전 불일치로 인해 오류가 발생할 수 있습니다. 파일 형식을 확인하고 다음과 같은 적절한 도구를 사용하여 zip 파일 또는 텐서를 다시 매핑하면 훈련된 모델을 효율적으로 복구하고 재훈련 시간을 절약할 수 있습니다.

개발자는 저장과 같은 모범 사례를 따라야 합니다. state_dict 환경 전반에 걸쳐 모델을 검증합니다. 이러한 문제를 해결하는 데 소요된 시간을 통해 모델이 모든 배포 시스템과 기능적이고 이식 가능하며 호환 가능한 상태로 유지된다는 점을 기억하십시오. 🚀