PyTorch Modeli Yükleme Hatasını Düzeltme: _pickle.UnpicklingError: geçersiz yükleme anahtarı, 'x1f'

PyTorch Model Kontrol Noktası Hatasını Çözme: Geçersiz Yükleme Anahtarı

Uygun dosya işleme ve model yüklemeyi kullanan Python arka uç çözümü

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.")

Alternatif Çözüm: Denetim Noktası Dosyasını Yeniden Kaydetmek

Bozuk denetim noktası dosyasını düzeltmek için Python tabanlı çözüm

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.")

Her İki Çözüm İçin Birim Testi

Denetim noktası yüklemesini ve model state_dict bütünlüğünü doğrulamak için birim testleri

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()

PyTorch Kontrol Noktası Yükleme Sorunları Hakkında Sıkça Sorulan Sorular

1. Neden alıyorum _pickle.UnpicklingError PyTorch modelimi yüklerken?
2. Bu hata genellikle uyumsuz veya bozuk bir denetim noktası dosyası nedeniyle oluşur. Kaydetme ve yükleme arasında farklı PyTorch sürümleri kullanıldığında da bu durum meydana gelebilir.
3. Bozuk bir PyTorch kontrol noktası dosyasını nasıl düzeltirim?
4. Kullanabilirsin zipfile.ZipFile() dosyanın bir ZIP arşivi olup olmadığını kontrol etmek veya kontrol noktasını şununla yeniden kaydetmek için: torch.save() tamir ettikten sonra.
5. rolü nedir? state_dict PyTorch'ta mı?
6. state_dict modelin ağırlıklarını ve parametrelerini sözlük formatında içerir. Her zaman kaydedin ve yükleyin state_dict daha iyi taşınabilirlik için.
7. PyTorch kontrol noktasını CPU'ya nasıl yükleyebilirim?
8. Kullanın map_location='cpu' argüman torch.load() Tensörleri GPU'dan CPU'ya yeniden eşlemek için.
9. PyTorch kontrol noktaları sürüm çakışmaları nedeniyle başarısız olabilir mi?
10. Evet, eski kontrol noktaları PyTorch'un yeni sürümlerinde yüklenmeyebilir. Kaydederken ve yüklerken tutarlı PyTorch sürümlerinin kullanılması önerilir.
11. PyTorch kontrol noktası dosyasının bozuk olup olmadığını nasıl kontrol edebilirim?
12. Dosyayı kullanarak yüklemeyi deneyin torch.load(). Bu başarısız olursa, dosyayı aşağıdaki gibi araçlarla inceleyin. zipfile.is_zipfile().
13. PyTorch modellerini kaydetmenin ve yüklemenin doğru yolu nedir?
14. Her zaman kullanarak kaydet torch.save(model.state_dict()) ve kullanarak yükleyin model.load_state_dict().
15. Modelim neden farklı bir cihaza yüklenemiyor?
16. Bu, tensörler GPU için kaydedildiğinde ancak CPU'ya yüklendiğinde meydana gelir. Kullanmak map_location Bunu çözmek için.
17. Ortamlar arasında kontrol noktalarını nasıl doğrulayabilirim?
18. Kullanarak birim testleri yazın unittest Farklı kurulumlarda (CPU, GPU, OS) model yüklemesini kontrol etmek için.
19. Denetim noktası dosyalarını manuel olarak inceleyebilir miyim?
20. Evet, uzantıyı .zip olarak değiştirip şununla açabilirsiniz: zipfile veya içerikleri incelemek için arşiv yöneticileri.

PyTorch Model Yükleme Hatalarının Üstesinden Gelmek

PyTorch kontrol noktalarının yüklenmesi bazen bozuk dosyalar veya sürüm uyumsuzlukları nedeniyle hatalara neden olabilir. Dosya formatını doğrulayarak ve aşağıdaki gibi uygun araçları kullanarak zip dosyası veya tensörleri yeniden eşleyerek, eğitilen modellerinizi verimli bir şekilde kurtarabilir ve saatlerce süren yeniden eğitimden tasarruf edebilirsiniz.

Geliştiriciler, verileri kaydetmek gibi en iyi uygulamaları izlemelidir. durum_dict yalnızca ve modelleri ortamlar arasında doğrulamak. Bu sorunları çözmek için harcanan zamanın modellerinizin işlevsel, taşınabilir ve her türlü dağıtım sistemiyle uyumlu kalmasını sağlayacağını unutmayın. 🚀