PyTorch modeļa ielādes kļūdas labošana: _pickle.UnpicklingError: nederīga ielādes atslēga, 'x1f'

PyTorch modeļa kontrolpunkta kļūdas atrisināšana: nederīga ielādes atslēga

Python aizmugursistēmas risinājums, izmantojot pareizu failu apstrādi un modeļa ielādi

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.")

Alternatīvs risinājums: atkārtoti saglabājiet kontrolpunkta failu

Uz Python balstīts risinājums bojāta kontrolpunkta faila labošanai

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.")

Vienības tests abiem risinājumiem

Vienību testi, lai apstiprinātu kontrolpunkta ielādi un modelētu status_dict integritāti

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()

Bieži uzdotie jautājumi par PyTorch kontrolpunkta ielādes problēmām

1. Kāpēc es saņemu _pickle.UnpicklingError ielādējot manu PyTorch modeli?
2. Šī kļūda parasti rodas nesaderīga vai bojāta kontrolpunkta faila dēļ. Tas var notikt arī tad, ja starp saglabāšanu un ielādi tiek izmantotas dažādas PyTorch versijas.
3. Kā labot bojātu PyTorch kontrolpunkta failu?
4. Jūs varat izmantot zipfile.ZipFile() lai pārbaudītu, vai fails ir ZIP arhīvs, vai atkārtoti saglabājiet kontrolpunktu, izmantojot torch.save() pēc tā remonta.
5. Kāda ir loma state_dict programmā PyTorch?
6. The state_dict satur modeļa svarus un parametrus vārdnīcas formātā. Vienmēr saglabājiet un ielādējiet state_dict labākai pārnesamībai.
7. Kā es varu ielādēt PyTorch kontrolpunktu CPU?
8. Izmantojiet map_location='cpu' arguments iekšā torch.load() lai pārkartotu tensorus no GPU uz CPU.
9. Vai PyTorch kontrolpunkti var neizdoties versiju konfliktu dēļ?
10. Jā, vecāki kontrolpunkti var netikt ielādēti jaunākās PyTorch versijās. Saglabājot un ielādējot, ieteicams izmantot konsekventas PyTorch versijas.
11. Kā es varu pārbaudīt, vai PyTorch kontrolpunkta fails nav bojāts?
12. Mēģiniet ielādēt failu, izmantojot torch.load(). Ja tas neizdodas, pārbaudiet failu ar tādiem rīkiem kā zipfile.is_zipfile().
13. Kāds ir pareizais PyTorch modeļu saglabāšanas un ielādes veids?
14. Vienmēr saglabājiet, izmantojot torch.save(model.state_dict()) un slodze, izmantojot model.load_state_dict().
15. Kāpēc manam modelim neizdodas ielādēt citā ierīcē?
16. Tas notiek, ja tensori tiek saglabāti GPU, bet ielādēti CPU. Izmantot map_location lai to atrisinātu.
17. Kā es varu pārbaudīt kontrolpunktus dažādās vidēs?
18. Uzrakstiet vienību testus, izmantojot unittest lai pārbaudītu modeļa ielādi dažādos iestatījumos (CPU, GPU, OS).
19. Vai es varu pārbaudīt kontrolpunktu failus manuāli?
20. Jā, varat mainīt paplašinājumu uz .zip un atvērt to ar zipfile vai arhīvu pārvaldniekiem, lai pārbaudītu saturu.

PyTorch modeļa ielādes kļūdu pārvarēšana

Ielādējot PyTorch kontrolpunktus, dažkārt var rasties kļūdas bojātu failu vai versiju neatbilstības dēļ. Pārbaudot faila formātu un izmantojot atbilstošus rīkus, piemēram, zip fails vai pārveidojot tensorus, varat efektīvi atgūt apmācītos modeļus un ietaupīt vairākas atkārtotas apmācības stundas.

Izstrādātājiem ir jāievēro paraugprakse, piemēram, saglabāšana valsts_dikts tikai un validējot modeļus dažādās vidēs. Atcerieties, ka šo problēmu risināšanai pavadītais laiks nodrošina, ka jūsu modeļi paliek funkcionāli, pārnēsājami un saderīgi ar jebkuru izvietošanas sistēmu. 🚀