Fixar PyTorch Model Loading Error: _pickle.UnpicklingError: ogiltig laddningsnyckel, 'x1f'

Löser PyTorch Model Checkpoint Error: Ogiltig laddningsnyckel

Python backend-lösning med korrekt filhantering och modellladdning

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.")

Alternativ lösning: Spara Checkpoint-filen igen

Python-baserad lösning för att fixa skadad kontrollpunktsfil

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.")

Enhetstest för båda lösningarna

Enhetstester för att validera kontrollpunktsladdning och modell state_dict-integritet

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()

Vanliga frågor om PyTorch Checkpoint-laddningsproblem

1. Varför får jag _pickle.UnpicklingError när jag laddar min PyTorch-modell?
2. Detta fel uppstår vanligtvis på grund av en inkompatibel eller skadad kontrollpunktsfil. Det kan också hända när man använder olika PyTorch-versioner mellan att spara och ladda.
3. Hur fixar jag en skadad PyTorch-kontrollpunktsfil?
4. Du kan använda zipfile.ZipFile() för att kontrollera om filen är ett ZIP-arkiv eller återspara kontrollpunkten med torch.save() efter att ha reparerat den.
5. Vilken roll har state_dict i PyTorch?
6. De state_dict innehåller modellens vikter och parametrar i ett ordboksformat. Spara och ladda alltid state_dict för bättre portabilitet.
7. Hur kan jag ladda en PyTorch-kontrollpunkt på en CPU?
8. Använd map_location='cpu' argument i torch.load() för att mappa om tensorer från GPU till CPU.
9. Kan PyTorch-kontrollpunkter misslyckas på grund av versionskonflikter?
10. Ja, äldre kontrollpunkter kanske inte laddas i nyare versioner av PyTorch. Det rekommenderas att använda konsekventa PyTorch-versioner när du sparar och laddar.
11. Hur kan jag kontrollera om en PyTorch-kontrollpunktsfil är skadad?
12. Prova att ladda filen med torch.load(). Om det misslyckas, inspektera filen med verktyg som zipfile.is_zipfile().
13. Vad är det korrekta sättet att spara och ladda PyTorch-modeller?
14. Spara alltid att använda torch.save(model.state_dict()) och ladda med model.load_state_dict().
15. Varför kan min modell inte laddas på en annan enhet?
16. Detta händer när tensorer sparas för GPU men laddas på en CPU. Använda map_location för att lösa detta.
17. Hur kan jag validera kontrollpunkter över miljöer?
18. Skriv enhetstester med hjälp av unittest för att kontrollera modellladdning på olika inställningar (CPU, GPU, OS).
19. Kan jag inspektera checkpointfiler manuellt?
20. Ja, du kan ändra tillägget till .zip och öppna det med zipfile eller arkivansvariga för att granska innehållet.

Övervinna PyTorch-modellladdningsfel

Att ladda PyTorch-kontrollpunkter kan ibland orsaka fel på grund av skadade filer eller versionsfel. Genom att verifiera filformatet och använda lämpliga verktyg som zip-fil eller ommappning av tensorer, kan du återställa dina tränade modeller effektivt och spara timmar av omträning.

Utvecklare bör följa bästa praxis som att spara state_dict endast och validera modeller över miljöer. Kom ihåg att tiden som ägnas åt att lösa dessa problem säkerställer att dina modeller förblir funktionella, bärbara och kompatibla med alla distributionssystem. 🚀