PyTorch - RuntimeError: [enforce fail at inline_container.cc:209]。找不到文件：存档/data.pkl

Question

问题

我正在尝试使用 PyTorch 加载文件，但错误状态 archive/data.pkl 不存在。

代码

import torch
cachefile = 'cacheddata.pth'
torch.load(cachefile)

输出

---------------------------------------------------------------------------
RuntimeError                              Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-8edf1f27a4bd> in <module>
      1 import torch
      2 cachefile = 'cacheddata.pth'
----> 3 torch.load(cachefile)

~/opt/anaconda3/envs/matching/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py in load(f, map_location, pickle_module, **pickle_load_args)
    582                     opened_file.seek(orig_position)
    583                     return torch.jit.load(opened_file)
--> 584                 return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args)
    585         return _legacy_load(opened_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args)
    586 

~/opt/anaconda3/envs/matching/lib/python3.8/site-packages/torch/serialization.py in _load(zip_file, map_location, pickle_module, **pickle_load_args)
    837 
    838     # Load the data (which may in turn use `persistent_load` to load tensors)
--> 839     data_file = io.BytesIO(zip_file.get_record('data.pkl'))
    840     unpickler = pickle_module.Unpickler(data_file, **pickle_load_args)
    841     unpickler.persistent_load = persistent_load

RuntimeError: [enforce fail at inline_container.cc:209] . file not found: archive/data.pkl

假设

我猜这与泡菜有关，来自docs：

此保存/加载过程使用最直观的语法并涉及 最少的代码。以这种方式保存模型将保存整个 使用 Python 的 pickle 模块的模块。这种方法的缺点 是序列化的数据绑定到特定的类和 保存模型时使用的确切目录结构。的原因 这是因为 pickle 不保存模型类本身。相当， 它保存包含该类的文件的路径，该路径在 加载时间。因此，您的代码可能会以各种方式中断 用于其他项目或重构后。

版本

• PyTorch 版本：1.6.0
• Python 版本：3.8.0

Answer 1

原来文件以某种方式损坏。再次生成后，它加载没有问题。

Answer 2

我也遇到了同样的问题。我直接从 GCP AI Platform 上的笔记本下载了使用 GPU 训练的模型 (.pt)。当我通过torch.load('models/model.pt', map_location=device) 将其加载到本地时，出现此错误：

RuntimeError: [enforce fail at inline_container.cc:145] . PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory`.

我注意到下载文件的大小比预期的要小得多。与@Ian 一样，从笔记本下载时文件已损坏。最后，我不得不先将文件从笔记本传输到 Google Cloud Storage (GCS) 上的存储桶中，而不是直接下载，然后从 GCS 下载文件。现在可以了。

Answer 3

我不是针对单个文件遇到这个问题，而是在我处理的任何文件上都遇到过这个问题。 查看文件大小，您可以说它们已损坏，因为它们太小且不完整，但为什么它们总是以这种方式创建？

我认为问题在于我对我正在保存的一个简单类进行了无害的修改。所以就像我创建了一个类 Foo，保持数据相同但添加了一些方法，然后当我只有一个较新的类定义 Foo 时尝试保存旧实例。

这是我认为发生的事情的一个例子，但它并没有完全重现它：

class Foo(object):
  def __init__(self):
    self.contents = [1,2,3]
    
torch.save(Foo(), "foo1.pth")

foo1 = torch.load("foo1.pth") # saved with class version 1 of Foo

# some days later the code looks like this
class Foo(object):
  def __init__(self):
    self.contents = [1,2,3]
  def __len__(self):
    return len(self.contents)

foo1 = torch.load("foo1.pth") # still works
torch.save(foo1, "foo2.pth") # try to save version 1 object where class is no longer known

我第一次遇到像PicklingError: Can't pickle <class '__main__.Foo'>: it's not the same object as __main__.Foo 这样的错误，但是当使用 Jupyter Notebook 的自动重载功能时，很难知道到底发生了什么。 通常较旧的类可以毫无问题地加载到较新的类定义中。

无论如何，我的解决方案是加载旧版本并将数据字段手动复制到 Foo 的新实例化版本中，如下所示：

old = torch.load("foo1.pth")
new = Foo()
# new = old # this was the code that caused issues
new.contents = old.contents
torch.save(new, "foo2.pth")

Answer 4

就我而言，我的磁盘驱动器已满。

Answer 5

在我的例子中，这个错误的主要原因是 .pt 文件被损坏。当文件还在接受训练时，我开始下载文件。

因此，为了避免错误，请将.pt 文件复制到另一个目录中，然后从该目录下载.pt 文件。