„PyTorch“ modelio įkėlimo klaidos taisymas: _pickle.UnpicklingError: netinkamas įkėlimo raktas, „x1f“

PyTorch modelio patikros taško klaidos sprendimas: netinkamas įkėlimo raktas

Python backend sprendimas, naudojant tinkamą failų tvarkymą ir modelio įkėlimą

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.")

Alternatyvus sprendimas: iš naujo išsaugokite patikrinimo taško failą

„Python“ pagrįstas sprendimas sugadintam kontrolinio taško failui pataisyti

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.")

Abiejų sprendimų vieneto testas

Vienetų testai, skirti patikrinti kontrolinio taško įkėlimą ir modeliuoti būsenos_dikto vientisumą

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()

Dažnai užduodami klausimai apie „PyTorch“ patikros taško įkėlimo problemas

1. Kodėl aš gaunu _pickle.UnpicklingError įkeliant PyTorch modelį?
2. Ši klaida dažniausiai atsiranda dėl nesuderinamo arba sugadinto kontrolinio taško failo. Tai taip pat gali nutikti naudojant skirtingas PyTorch versijas tarp išsaugojimo ir įkėlimo.
3. Kaip pataisyti sugadintą PyTorch patikros taško failą?
4. Galite naudoti zipfile.ZipFile() norėdami patikrinti, ar failas yra ZIP archyvas, arba iš naujo išsaugoti kontrolinį tašką naudodami torch.save() po jo remonto.
5. Koks yra vaidmuo state_dict „PyTorch“?
6. The state_dict yra modelio svoriai ir parametrai žodyno formatu. Visada išsaugokite ir įkelkite state_dict geresniam nešiojamumui.
7. Kaip į CPU įkelti PyTorch patikros tašką?
8. Naudokite map_location='cpu' argumentas torch.load() perdaryti tenzorius iš GPU į CPU.
9. Ar „PyTorch“ kontroliniai taškai gali sugesti dėl versijų konfliktų?
10. Taip, senesni kontroliniai taškai gali neįkelti naujesnėse PyTorch versijose. Įrašant ir įkeliant rekomenduojama naudoti nuoseklias PyTorch versijas.
11. Kaip patikrinti, ar PyTorch patikros taško failas nėra sugadintas?
12. Pabandykite įkelti failą naudodami torch.load(). Jei tai nepavyksta, patikrinkite failą naudodami tokius įrankius kaip zipfile.is_zipfile().
13. Koks yra teisingas PyTorch modelių išsaugojimo ir įkėlimo būdas?
14. Visada išsaugokite naudodami torch.save(model.state_dict()) ir įkelti naudojant model.load_state_dict().
15. Kodėl mano modelio nepavyksta įkelti kitame įrenginyje?
16. Taip atsitinka, kai tenzoriai išsaugomi GPU, bet įkeliami į centrinį procesorių. Naudokite map_location tai išspręsti.
17. Kaip galiu patvirtinti kontrolinius taškus įvairiose aplinkose?
18. Parašykite vienetinius testus naudodami unittest patikrinti modelio įkėlimą įvairiose sąrankose (CPU, GPU, OS).
19. Ar galiu patikrinti kontrolinių taškų failus rankiniu būdu?
20. Taip, galite pakeisti plėtinį į .zip ir atidaryti jį naudodami zipfile arba archyvo tvarkytojai, kad apžiūrėtų turinį.

„PyTorch“ modelio įkėlimo klaidų įveikimas

Įkeliant „PyTorch“ kontrolinius taškus kartais gali atsirasti klaidų dėl sugadintų failų arba versijų neatitikimų. Patikrinę failo formatą ir naudodami tinkamus įrankius, pvz zip failas arba perdarydami tenzorius, galite efektyviai atkurti treniruotus modelius ir sutaupyti pakartotinio mokymo valandų.

Kūrėjai turėtų vadovautis geriausia praktika, pvz., išsaugoti valstybės_diktas tik modelių patvirtinimas įvairiose aplinkose. Atminkite, kad laikas, praleistas sprendžiant šias problemas, užtikrina, kad jūsų modeliai išliks funkcionalūs, nešiojami ir suderinami su bet kokia diegimo sistema. 🚀