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

Kāpēc PyTorch modeļa kontrolpunkti neizdodas: dziļi iedziļinieties ielādes kļūdā

Iedomājieties, ka pavadāt veselu mēnesi, trenējot vairāk nekā 40 mašīnmācīšanās modeļus, un, mēģinot ielādēt to svarus, rodas noslēpumaina kļūda. . 😩 Ja strādājat ar PyTorch un saskaraties ar šo problēmu, jūs zināt, cik tā var būt nomākta.

Kļūda parasti rodas, ja kontrolpunkta failā kaut kas nedarbojas korupcijas, nesaderīga formāta vai saglabāšanas veida dēļ. Ja esat izstrādātājs vai datu zinātnieks, šādu tehnisku kļūmju risināšana var justies kā atsitas pret sienu tieši tad, kad gatavojaties gūt panākumus.

Tikai pagājušajā mēnesī es saskāros ar līdzīgu problēmu, mēģinot atjaunot savus PyTorch modeļus. Neatkarīgi no tā, cik PyTorch versijas es izmēģināju vai paplašinājumus es modificēju, svari vienkārši netiks ielādēti. Vienā brīdī es pat mēģināju atvērt failu kā ZIP arhīvu, cerot to manuāli pārbaudīt — diemžēl kļūda saglabājās.

Šajā rakstā mēs noskaidrosim, ko šī kļūda nozīmē, kāpēc tā notiek, un, pats galvenais, kā to novērst. Neatkarīgi no tā, vai esat iesācējs vai pieredzējis profesionālis, līdz beigām jūs atgriezīsities uz pareizā ceļa ar saviem PyTorch modeļiem. Iegremdējamies! 🚀

Komanda	Lietošanas piemērs
zipfile.is_zipfile()	Šī komanda pārbauda, ​​vai dotais fails ir derīgs ZIP arhīvs. Šī skripta kontekstā tas pārbauda, ​​vai bojātais modeļa fails patiešām varētu būt ZIP fails, nevis PyTorch kontrolpunkts.
zipfile.ZipFile()	Ļauj lasīt un izvilkt ZIP arhīva saturu. To izmanto, lai atvērtu un analizētu iespējami nepareizi saglabātus modeļa failus.
io.BytesIO()	Izveido atmiņā esošo bināro straumi, lai apstrādātu bināros datus, piemēram, faila saturu, kas nolasīts no ZIP arhīviem, nesaglabājot tos diskā.
torch.load(map_location=...)	Ielādē PyTorch kontrolpunkta failu, vienlaikus ļaujot lietotājam pārkartot tensorus konkrētai ierīcei, piemēram, CPU vai GPU.
torch.save()	Atkārtoti saglabā PyTorch kontrolpunkta failu pareizā formātā. Tas ir ļoti svarīgi, lai labotu bojātus vai nepareizi formatētus failus.
unittest.TestCase	Daļa no Python iebūvētā unittest moduļa, šī klase palīdz izveidot vienību testus koda funkcionalitātes pārbaudei un kļūdu noteikšanai.
self.assertTrue()	Apstiprina, ka nosacījums ir Patiess vienības testā. Šeit tas apstiprina, ka kontrolpunkts tiek veiksmīgi ielādēts bez kļūdām.
timm.create_model()	Specifiski bibliotēka, šī funkcija inicializē iepriekš definētas modeļu arhitektūras. To izmanto, lai šajā skriptā izveidotu modeli “legacy_xception”.
map_location=device	Torch.load() parametrs, kas norāda ierīci (CPU/GPU), kurā jāiedala ielādētie tenzori, nodrošinot saderību.
with archive.open(file)	Ļauj lasīt konkrētu failu ZIP arhīvā. Tas ļauj apstrādāt modeļu svarus, kas nepareizi saglabāti ZIP struktūrās.

PyTorch kontrolpunkta ielādes kļūdu izpratne un labošana

Sastopoties ar baiso , tas parasti norāda, ka kontrolpunkta fails ir bojāts vai saglabāts neparedzētā formātā. Piedāvātajos skriptos galvenā ideja ir apstrādāt šādus failus, izmantojot viedas atkopšanas metodes. Piemēram, pārbaudot, vai fails ir ZIP arhīvs, izmantojot modulis ir būtisks pirmais solis. Tas nodrošina, ka mēs akli neielādējam nederīgu failu . Izmantojot tādus rīkus kā zipfile.ZipFile un , mēs varam droši pārbaudīt un izvilkt faila saturu. Iedomājieties, ka pavadāt nedēļas, apmācot savus modeļus, un viens bojāts kontrolpunkts aptur visu — jums ir nepieciešamas uzticamas atkopšanas iespējas, piemēram, šīs!

Otrajā scenārijā galvenā uzmanība tiek pievērsta pēc tam, kad ir pārliecināts, ka tas ir pareizi ielādēts. Ja sākotnējā failā ir nelielas problēmas, bet tas joprojām ir daļēji lietojams, mēs izmantojam lai to labotu un pārformatētu. Piemēram, pieņemsim, ka jums ir bojāts kontrolpunkta fails ar nosaukumu . Pārlādējot un saglabājot to jaunā failā, piemēram fiksēts_CDF2_0.pth, pārliecinieties, ka tas atbilst pareizajam PyTorch serializācijas formātam. Šis vienkāršais paņēmiens ir glābiņš modeļiem, kas tika saglabāti vecākos ietvaros vai vidēs, padarot tos atkārtoti lietojamus bez pārkvalificēšanas.

Turklāt vienības pārbaudes iekļaušana nodrošina, ka mūsu risinājumi ir un strādāt konsekventi. Izmantojot moduli, mēs varam automatizēt kontrolpunktu ielādes validāciju, kas ir īpaši noderīgi, ja jums ir vairāki modeļi. Man reiz bija jātiek galā ar vairāk nekā 20 modeļiem no pētniecības projekta, un katra manuāla pārbaude būtu prasījusi vairākas dienas. Izmantojot vienību testus, viens skripts tos visus var apstiprināt dažu minūšu laikā! Šī automatizācija ne tikai ietaupa laiku, bet arī novērš kļūdu neievērošanu.

Visbeidzot, skripta struktūra nodrošina saderību starp ierīcēm (CPU un GPU) ar arguments. Tas padara to lieliski piemērotu dažādām vidēm neatkarīgi no tā, vai modeļi darbojas lokāli vai mākoņa serverī. Iedomājieties šo: jūs esat apmācījis savu modeli GPU, taču tas ir jāielādē tikai CPU iekārtā. Bez map_location parametru, iespējams, saskarsies ar kļūdām. Norādot pareizo ierīci, skripts nevainojami apstrādā šīs pārejas, nodrošinot, ka jūsu grūti nopelnītie modeļi darbojas visur. 😊

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()

Izpratne par to, kāpēc PyTorch kontrolpunkti neizdodas un kā to novērst

Viens aizmirstais iemesls notiek, kad PyTorch kontrolpunkts tiek saglabāts, izmantojot bibliotēkas, bet ielādēta ar jaunāku versiju vai otrādi. PyTorch atjauninājumi dažkārt ievieš izmaiņas serializācijas un deserializācijas formātos. Šīs izmaiņas var padarīt vecākus modeļus nesaderīgus, kā rezultātā var rasties kļūdas, mēģinot tos atjaunot. Piemēram, kontrolpunkts, kas saglabāts ar PyTorch 1.6, var izraisīt ielādes problēmas programmā PyTorch 2.0.

Vēl viens būtisks aspekts ir nodrošināt, ka kontrolpunkta fails tika saglabāts, izmantojot ar pareizu valsts vārdnīcu. Ja kāds kļūdaini saglabājis modeli vai svarus, izmantojot nestandarta formātu, piemēram, tiešo objektu tā vietā , tas var izraisīt kļūdas ielādes laikā. Lai no tā izvairītos, vislabāk ir vienmēr saglabāt tikai un attiecīgi pārlādējiet svarus. Tādējādi kontrolpunkta fails ir viegls, pārnēsājams un mazāk pakļauts saderības problēmām.

Visbeidzot, sistēmai raksturīgi faktori, piemēram, operētājsistēma vai izmantotā aparatūra, var ietekmēt kontrolpunkta ielādi. Piemēram, modelis, kas saglabāts Linux datorā, izmantojot GPU tensorus, var izraisīt konfliktus, kad tas tiek ielādēts Windows ierīcē ar centrālo procesoru. Izmantojot parametrs, kā parādīts iepriekš, palīdz atbilstoši pārkartot tensorus. Izstrādātājiem, kas strādā vairākās vidēs, vienmēr ir jāpārbauda kontrolpunkti dažādos iestatījumos, lai izvairītos no pēdējā brīža pārsteigumiem. 😅

1. Kāpēc es saņemu 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 lai pārbaudītu, vai fails ir ZIP arhīvs, vai atkārtoti saglabājiet kontrolpunktu, izmantojot pēc tā remonta.
5. Kāda ir loma programmā PyTorch?
6. The satur modeļa svarus un parametrus vārdnīcas formātā. Vienmēr saglabājiet un ielādējiet labākai pārnesamībai.
7. Kā es varu ielādēt PyTorch kontrolpunktu CPU?
8. Izmantojiet arguments iekšā 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 . Ja tas neizdodas, pārbaudiet failu ar tādiem rīkiem kā .
13. Kāds ir pareizais PyTorch modeļu saglabāšanas un ielādes veids?
14. Vienmēr saglabājiet, izmantojot un slodze, izmantojot .
15. Kāpēc manam modelim neizdodas ielādēt citā ierīcē?
16. Tas notiek, ja tensori tiek saglabāti GPU, bet ielādēti CPU. Izmantot lai to atrisinātu.
17. Kā es varu pārbaudīt kontrolpunktus dažādās vidēs?
18. Uzrakstiet vienību testus, izmantojot 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 vai arhīvu pārvaldniekiem, lai pārbaudītu saturu.

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

Izstrādātājiem ir jāievēro paraugprakse, piemēram, saglabāšana 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. 🚀