Membetulkan Ralat Pemuatan Model PyTorch:

Isanes Francois

Jumaat, 3 Januari 2025 7:48:02 PG

Mengapa Pusat Pemeriksaan Model PyTorch Gagal: Menyelam dalam Ralat Pemuatan
Bayangkan menghabiskan sebulan melatih lebih daripada 40 model pembelajaran mesin, hanya untuk menghadapi ralat samar apabila cuba memuatkan pemberatnya: . 😩 Jika anda bekerja dengan PyTorch dan menemui isu ini, anda tahu betapa mengecewakannya.
Ralat biasanya berlaku apabila sesuatu tidak aktif dengan fail pusat pemeriksaan anda, sama ada disebabkan oleh rasuah, format yang tidak serasi atau cara fail itu disimpan. Sebagai pembangun atau saintis data, menangani gangguan teknikal seperti itu boleh terasa seperti terhantuk apabila anda akan membuat kemajuan.
Baru bulan lepas, saya menghadapi masalah yang sama semasa cuba memulihkan model PyTorch saya. Tidak kira berapa banyak versi PyTorch yang saya cuba atau sambungan yang saya ubah suai, beratnya tidak akan dimuatkan. Pada satu ketika, saya juga cuba membuka fail itu sebagai arkib ZIP, dengan harapan dapat memeriksanya secara manual-malangnya, ralat itu berterusan.
Dalam artikel ini, kami akan membahagikan maksud ralat ini, sebab ia berlaku dan—paling penting—cara anda boleh menyelesaikannya. Sama ada anda seorang pemula atau profesional yang berpengalaman, pada akhirnya, anda akan kembali ke landasan yang betul dengan model PyTorch anda. Mari selami! 🚀

Perintah Contoh Penggunaan

zipfile.is_zipfile() Perintah ini menyemak sama ada fail yang diberikan ialah arkib ZIP yang sah. Dalam konteks skrip ini, ia mengesahkan sama ada fail model yang rosak mungkin sebenarnya fail ZIP dan bukannya pusat pemeriksaan PyTorch.

zipfile.ZipFile() Membenarkan membaca dan mengekstrak kandungan arkib ZIP. Ini digunakan untuk membuka dan menganalisis fail model yang mungkin salah simpan.

io.BytesIO() Mencipta strim binari dalam ingatan untuk mengendalikan data binari, seperti kandungan fail dibaca daripada arkib ZIP, tanpa menyimpan ke cakera.

torch.load(map_location=...) Memuatkan fail pusat pemeriksaan PyTorch sambil membenarkan pengguna memetakan semula tensor ke peranti tertentu, seperti CPU atau GPU.

torch.save() Simpan semula fail pusat pemeriksaan PyTorch dalam format yang betul. Ini penting untuk membetulkan fail yang rosak atau salah format.

unittest.TestCase Sebahagian daripada modul ujian unit terbina dalam Python, kelas ini membantu membuat ujian unit untuk mengesahkan fungsi kod dan mengesan ralat.

self.assertTrue() Mengesahkan bahawa keadaan adalah Benar dalam ujian unit. Di sini, ia mengesahkan bahawa pusat pemeriksaan berjaya dimuatkan tanpa ralat.

timm.create_model() Khusus kepada perpustakaan, fungsi ini memulakan seni bina model yang telah ditetapkan. Ia digunakan untuk mencipta model 'legacy_xception' dalam skrip ini.

map_location=device Parameter torch.load() yang menentukan peranti (CPU/GPU) tempat tensor yang dimuatkan harus diperuntukkan, memastikan keserasian.

with archive.open(file) Membenarkan membaca fail tertentu di dalam arkib ZIP. Ini membolehkan pemprosesan berat model yang disimpan secara tidak betul di dalam struktur ZIP.

Perintah	Contoh Penggunaan
zipfile.is_zipfile()	Perintah ini menyemak sama ada fail yang diberikan ialah arkib ZIP yang sah. Dalam konteks skrip ini, ia mengesahkan sama ada fail model yang rosak mungkin sebenarnya fail ZIP dan bukannya pusat pemeriksaan PyTorch.
zipfile.ZipFile()	Membenarkan membaca dan mengekstrak kandungan arkib ZIP. Ini digunakan untuk membuka dan menganalisis fail model yang mungkin salah simpan.
io.BytesIO()	Mencipta strim binari dalam ingatan untuk mengendalikan data binari, seperti kandungan fail dibaca daripada arkib ZIP, tanpa menyimpan ke cakera.
torch.load(map_location=...)	Memuatkan fail pusat pemeriksaan PyTorch sambil membenarkan pengguna memetakan semula tensor ke peranti tertentu, seperti CPU atau GPU.
torch.save()	Simpan semula fail pusat pemeriksaan PyTorch dalam format yang betul. Ini penting untuk membetulkan fail yang rosak atau salah format.
unittest.TestCase	Sebahagian daripada modul ujian unit terbina dalam Python, kelas ini membantu membuat ujian unit untuk mengesahkan fungsi kod dan mengesan ralat.
self.assertTrue()	Mengesahkan bahawa keadaan adalah Benar dalam ujian unit. Di sini, ia mengesahkan bahawa pusat pemeriksaan berjaya dimuatkan tanpa ralat.
timm.create_model()	Khusus kepada perpustakaan, fungsi ini memulakan seni bina model yang telah ditetapkan. Ia digunakan untuk mencipta model 'legacy_xception' dalam skrip ini.
map_location=device	Parameter torch.load() yang menentukan peranti (CPU/GPU) tempat tensor yang dimuatkan harus diperuntukkan, memastikan keserasian.
with archive.open(file)	Membenarkan membaca fail tertentu di dalam arkib ZIP. Ini membolehkan pemprosesan berat model yang disimpan secara tidak betul di dalam struktur ZIP.

Memahami dan Membetulkan Ralat Memuatkan Pusat Pemeriksaan PyTorch

Apabila menghadapi yang digeruni , ia biasanya menunjukkan bahawa fail pusat pemeriksaan sama ada rosak atau telah disimpan dalam format yang tidak dijangka. Dalam skrip yang disediakan, idea utama adalah untuk mengendalikan fail tersebut dengan teknik pemulihan pintar. Sebagai contoh, menyemak sama ada fail itu adalah arkib ZIP menggunakan modul adalah langkah pertama yang penting. Ini memastikan bahawa kami tidak memuatkan fail yang tidak sah secara membuta tuli . Dengan memanfaatkan alatan seperti zipfile.ZipFile dan , kami boleh memeriksa dan mengekstrak kandungan fail dengan selamat. Bayangkan menghabiskan berminggu-minggu melatih model anda, dan satu pusat pemeriksaan yang rosak menghentikan segala-galanya—anda memerlukan pilihan pemulihan yang boleh dipercayai seperti ini!

Dalam skrip kedua, tumpuan diberikan kepada selepas memastikan ia dimuatkan dengan betul. Jika fail asal mempunyai isu kecil tetapi masih boleh digunakan sebahagiannya, kami menggunakan untuk membetulkannya dan memformatkannya. Sebagai contoh, katakan anda mempunyai fail pusat pemeriksaan yang rosak bernama . Dengan memuat semula dan menyimpannya ke fail baharu seperti fixed_CDF2_0.pth, anda memastikan ia mematuhi format siri PyTorch yang betul. Teknik mudah ini adalah penyelamat untuk model yang disimpan dalam rangka kerja atau persekitaran yang lebih lama, menjadikannya boleh digunakan semula tanpa latihan semula.

Selain itu, kemasukan ujian unit memastikan bahawa penyelesaian kami adalah dan bekerja secara konsisten. Menggunakan modul, kami boleh mengautomasikan pengesahan pemuatan pusat pemeriksaan, yang amat berguna jika anda mempunyai berbilang model. Saya pernah berurusan dengan lebih 20 model daripada projek penyelidikan, dan menguji setiap satu secara manual akan mengambil masa beberapa hari. Dengan ujian unit, satu skrip boleh mengesahkan kesemuanya dalam beberapa minit! Automasi ini bukan sahaja menjimatkan masa tetapi juga menghalang kesilapan daripada diabaikan.

Akhir sekali, struktur skrip memastikan keserasian merentas peranti (CPU dan GPU) dengan hujah. Ini menjadikannya sempurna untuk pelbagai persekitaran, sama ada anda menjalankan model secara tempatan atau pada pelayan awan. Bayangkan ini: anda telah melatih model anda pada GPU tetapi perlu memuatkannya pada mesin CPU sahaja. Tanpa peta_lokasi parameter, anda mungkin akan menghadapi ralat. Dengan menentukan peranti yang betul, skrip mengendalikan peralihan ini dengan lancar, memastikan model hasil titik peluh anda berfungsi di mana-mana sahaja. 😊

Menyelesaikan Ralat Pusat Pemeriksaan Model PyTorch: Kunci Muatan Tidak Sah

Penyelesaian backend Python menggunakan pengendalian fail dan pemuatan model yang betul

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.")

Penyelesaian Ganti: Simpan semula Fail Pusat Pemeriksaan

Penyelesaian berasaskan Python untuk membetulkan fail pusat pemeriksaan yang rosak

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.")

Ujian Unit untuk Kedua-dua Penyelesaian

Ujian unit untuk mengesahkan pemuatan pusat pemeriksaan dan memodelkan integriti state_dict

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()

Memahami Mengapa Pusat Pemeriksaan PyTorch Gagal dan Cara Mencegahnya

Satu punca yang terlepas pandang berlaku apabila pusat pemeriksaan PyTorch disimpan menggunakan perpustakaan tetapi dimuatkan dengan versi yang lebih baharu, atau sebaliknya. Kemas kini PyTorch kadangkala memperkenalkan perubahan kepada format bersiri dan penyahsirilan. Perubahan ini boleh menjadikan model lama tidak serasi, yang membawa kepada ralat semasa cuba memulihkannya. Sebagai contoh, pusat pemeriksaan yang disimpan dengan PyTorch 1.6 boleh menyebabkan isu pemuatan dalam PyTorch 2.0.

Satu lagi aspek kritikal ialah memastikan fail pusat pemeriksaan disimpan menggunakan dengan kamus negeri yang betul. Jika seseorang tersilap menyimpan model atau pemberat menggunakan format bukan standard, seperti objek langsung dan bukannya , ia boleh mengakibatkan ralat semasa memuatkan. Untuk mengelakkan ini, adalah amalan terbaik untuk sentiasa menyimpan hanya dan muat semula pemberat dengan sewajarnya. Ini memastikan fail pusat pemeriksaan ringan, mudah alih dan kurang terdedah kepada isu keserasian.

Akhir sekali, faktor khusus sistem, seperti sistem pengendalian atau perkakasan yang digunakan, boleh menjejaskan pemuatan pusat pemeriksaan. Sebagai contoh, model yang disimpan pada mesin Linux menggunakan tensor GPU mungkin menyebabkan konflik apabila dimuatkan pada mesin Windows dengan CPU. Menggunakan parameter, seperti yang ditunjukkan sebelum ini, membantu memetakan semula tensor dengan sewajarnya. Pembangun yang bekerja pada berbilang persekitaran harus sentiasa mengesahkan pusat pemeriksaan pada persediaan yang berbeza untuk mengelakkan kejutan saat akhir. 😅

Mengapa saya mendapat semasa memuatkan model PyTorch saya?
Ralat ini biasanya berlaku disebabkan oleh fail pusat pemeriksaan yang tidak serasi atau rosak. Ia juga boleh berlaku apabila menggunakan versi PyTorch yang berbeza antara menyimpan dan memuatkan.
Bagaimanakah saya boleh membetulkan fail pusat pemeriksaan PyTorch yang rosak?
Anda boleh gunakan untuk menyemak sama ada fail itu adalah arkib ZIP atau simpan semula pusat pemeriksaan dengan selepas membaikinya.
Apakah peranan dalam PyTorch?
The mengandungi berat dan parameter model dalam format kamus. Sentiasa simpan dan muatkan untuk kemudahalihan yang lebih baik.
Bagaimanakah saya boleh memuatkan pusat pemeriksaan PyTorch pada CPU?
Gunakan hujah dalam untuk memetakan semula tensor daripada GPU ke CPU.
Bolehkah pusat pemeriksaan PyTorch gagal kerana konflik versi?
Ya, pusat pemeriksaan lama mungkin tidak dimuatkan dalam versi PyTorch yang lebih baharu. Adalah disyorkan untuk menggunakan versi PyTorch yang konsisten semasa menyimpan dan memuatkan.
Bagaimanakah saya boleh menyemak sama ada fail pusat pemeriksaan PyTorch rosak?
Cuba muatkan fail menggunakan . Jika itu gagal, periksa fail dengan alat seperti .
Apakah cara yang betul untuk menyimpan dan memuatkan model PyTorch?
Sentiasa simpan menggunakan dan memuatkan menggunakan .
Mengapa model saya gagal dimuatkan pada peranti lain?
Ini berlaku apabila tensor disimpan untuk GPU tetapi dimuatkan pada CPU. guna untuk menyelesaikan perkara ini.
Bagaimanakah saya boleh mengesahkan pusat pemeriksaan merentas persekitaran?
Tulis ujian unit menggunakan untuk menyemak pemuatan model pada persediaan yang berbeza (CPU, GPU, OS).
Bolehkah saya memeriksa fail pusat pemeriksaan secara manual?
Ya, anda boleh menukar sambungan kepada .zip dan membukanya dengan atau pengurus arkib untuk memeriksa kandungannya.

Memuatkan pusat pemeriksaan PyTorch kadangkala boleh menimbulkan ralat disebabkan oleh fail yang rosak atau ketidakpadanan versi. Dengan mengesahkan format fail dan menggunakan alat yang betul seperti atau memetakan semula tensor, anda boleh memulihkan model terlatih anda dengan cekap dan menjimatkan jam latihan semula.

Pembangun harus mengikuti amalan terbaik seperti menyimpan sahaja dan mengesahkan model merentas persekitaran. Ingat, masa yang diluangkan untuk menyelesaikan isu ini memastikan model anda kekal berfungsi, mudah alih dan serasi dengan mana-mana sistem penggunaan. 🚀

Penjelasan terperinci tentang dan pengendalian pusat pemeriksaan dalam PyTorch. Sumber: Dokumentasi PyTorch
Cerapan tentang ralat dan menyelesaikan masalah rasuah fail. Sumber: Dokumentasi Rasmi Python
Mengendalikan fail ZIP dan memeriksa arkib menggunakan perpustakaan. Sumber: Pustaka ZipFile Python
Panduan untuk menggunakan perpustakaan untuk mencipta dan mengurus model pra-latihan. Sumber: timm Repositori GitHub

Membetulkan Ralat Pemuatan Model PyTorch: _pickle.UnpicklingError: kunci muatan tidak sah, 'x1f'

Memahami dan Membetulkan Ralat Memuatkan Pusat Pemeriksaan PyTorch

Menyelesaikan Ralat Pusat Pemeriksaan Model PyTorch: Kunci Muatan Tidak Sah

Penyelesaian Ganti: Simpan semula Fail Pusat Pemeriksaan

Ujian Unit untuk Kedua-dua Penyelesaian

Memahami Mengapa Pusat Pemeriksaan PyTorch Gagal dan Cara Mencegahnya