RuntimeError: PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory

현상

• 코드도 똑같고 pytorch 버전도 똑같고... 도커 안에서 실행간거 빼면 똑같음.

원인

• 저장된 모델이 제대로 저장되지 않았을 때 발생한다고 함...?

에러

RuntimeError: PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory

에러 발생 위치

/workspace/sam_med2d# python train.py

''
train.py에서 
''

# args.model_type = "vit-b" ->
# args.device = 'cuda'
model = sam_model_registry[args.model_type](args).to(args.device) 

sam_model_registry = {
    "default": build_sam_vit_h,
    "vit_h": build_sam_vit_h,
    "vit_l": build_sam_vit_l,
    "vit_b": build_sam_vit_b,
}


def build_sam_vit_b(args):
    return _build_sam(
        encoder_embed_dim=768,
        encoder_depth=12,
        encoder_num_heads=12,
        encoder_global_attn_indexes=[2, 5, 8, 11],
        image_size=args.image_size,
        checkpoint=args.sam_checkpoint,
        encoder_adapter = args.encoder_adapter,

    )


def _build_sam(
    encoder_embed_dim,
    encoder_depth,
    encoder_num_heads,
    encoder_global_attn_indexes,
    image_size,
    checkpoint,
    encoder_adapter,
):
    prompt_embed_dim = 256
    image_size = image_size
    vit_patch_size = 16
    image_embedding_size = image_size // vit_patch_size
    sam = Sam(
        image_encoder=ImageEncoderViT(
            adapter_train = encoder_adapter,
        ),
        prompt_encoder=PromptEncoder(
            embed_dim=prompt_embed_dim,
            image_embedding_size=(image_embedding_size, image_embedding_size),
            input_image_size=(image_size, image_size),
            mask_in_chans=16,
        ),
        ...
        pixel_mean=[123.675, 116.28, 103.53],
        pixel_std=[58.395, 57.12, 57.375],
    )
    # sam.train()
    if checkpoint is not None:
        with open(checkpoint, "rb") as f:
            state_dict = torch.load(f, map_location="cpu") # 이 부분에서 에러 발생. 
        
    return sam

• checkpoint를 file open함.
• checkpoint는 args.resume을 file open한 것.
• args.resume값이 설정 되어 있으면 -> sam_checkpoint는 None으로 바꿈.
• args.resume값이 설정 안되어 있으면 -> sam_checkpoint는 그대로. (pretrain_model/sam-med2d_b.pth)

    if args.resume is not None:
        args.sam_checkpoint = None
    return args

Traceback (most recent call last):
File "/workspace/sam_med2d/train.py", line 289, in
main(args)
File "/workspace/sam_med2d/train.py", line 228, in main
model = sam_model_registryargs.model_type.to(args.device)
File "/workspace/sam_med2d/segment_anything/build_sam.py", line 40, in build_sam_vit_b
return _build_sam(
File "/workspace/sam_med2d/segment_anything/build_sam.py", line 113, in _build_sam
state_dict = torch.load(f, map_location="cpu")
File "/opt/conda/envs/sam_med2d/lib/python3.10/site-packages/torch/serialization.py", line 1072, in load
with _open_zipfile_reader(opened_file) as opened_zipfile:
File "/opt/conda/envs/sam_med2d/lib/python3.10/site-packages/torch/serialization.py", line 480, in init
super().init(torch._C.PyTorchFileReader(name_or_buffer))

-> build_sam.py 에서 기존의 pretrained 모델(.pth)을 zip file로 open함.

• 사용하는 모델 파일 출력해보니 다음과 같았음.
  

해결

• 모델 파일 자체가 깨져있었음.

• pretrained pth 파일을 잘못 받았었음.

• 구글 드라이브에 올리고 다운받는 과정에서 뭔가 깨진듯..? 용량이 이상함
  

• 그대로 옮긴거같은데 왜 용량이 10배 줄었지 ㅇㅅㅇ?;;

• 원래 pretrained pth 받았던 경로 -> https://github.com/OpenGVLab/SAM-Med2D/blob/main/predictor_example.ipynb

  여기서 다시 받아서 실행하니 에러 안남.