Skip to content

Core Compatibility Report: amiable-crocodile/v0ยค

๐ŸŸก bioimageio format validation
status valid-format
source https://hypha.aicell.io/bioimage-io/artifacts/amiable-crocodile/files/rdf.yaml?version=v0
id 10.5281/zenodo.8142283/8171247
format version model 0.4.10
bioimageio.spec 0.5.6.0
Location Details
โœ”๏ธ Successfully created `ModelDescr` instance.
โœ”๏ธ bioimageio.spec format validation model 0.4.10
โš  weights.pytorch_state_dict.pytorch_version
missing. Please specify the PyTorch version these PyTorch state dict weights were created with.
โŒ weights.pytorch_state_dict Reproduce test outputs from test inputs (pytorch_state_dict)
โŒ weights.pytorch_state_dict
'unet_64af2e39972beb94019a1c97d42b29a8d8827d1b0f0845207c3b82c1a242f354'
See Traceback 1.
weights.pytorch_state_dict
recommended conda environment (Reproduce test outputs from test inputs (pytorch_state_dict))
%YAML 1.2
---
channels:
  - pytorch
  - conda-forge
  - nodefaults
dependencies:
  - conda-forge::bioimageio.core
  - mkl ==2024.0.0
  - numpy <2
  - pip
  - pytorch==1.10.1
  - setuptools <70.0.0
  - torchaudio==0.10.1
  - torchvision==0.11.2
weights.pytorch_state_dict
conda compare (Reproduce test outputs from test inputs (pytorch_state_dict))
See Conda Environment Comparison 1.

Traceback 1








    
โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€ Traceback (most recent call last) โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ
โ”‚ /usr/share/miniconda/envs/6957a898500e9707d2a72c887d10fb220eba92e15c14aaeeddbbc322dd3dedb8/lib/p โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   108 โ”‚   module = sys.modules.get(module_name)                                                  โ”‚
โ”‚   109 โ”‚   if module is None:                                                                     โ”‚
โ”‚   110 โ”‚   โ”‚   try:                                                                               โ”‚
โ”‚ โฑ 111 โ”‚   โ”‚   โ”‚   tmp_dir = TemporaryDirectory(ignore_cleanup_errors=True)                       โ”‚
โ”‚   112 โ”‚   โ”‚   โ”‚   module_path = Path(tmp_dir.name) / module_name                                 โ”‚
โ”‚   113 โ”‚   โ”‚   โ”‚   if reader.original_file_name.endswith(".zip") or is_zipfile(reader):           โ”‚
โ”‚   114 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   module_path.mkdir()                                                        โ”‚
โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ
TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'ignore_cleanup_errors'

During handling of the above exception, another exception occurred:

โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€ Traceback (most recent call last) โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ
โ”‚ /usr/share/miniconda/envs/6957a898500e9707d2a72c887d10fb220eba92e15c14aaeeddbbc322dd3dedb8/lib/p โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   642 โ”‚   โ”‚   inputs = get_test_inputs(model)                                                    โ”‚
โ”‚   643 โ”‚   โ”‚   expected = get_test_outputs(model)                                                 โ”‚
โ”‚   644 โ”‚   โ”‚                                                                                      โ”‚
โ”‚ โฑ 645 โ”‚   โ”‚   with create_prediction_pipeline(                                                   โ”‚
โ”‚   646 โ”‚   โ”‚   โ”‚   bioimageio_model=model, devices=devices, weight_format=weight_format           โ”‚
โ”‚   647 โ”‚   โ”‚   ) as prediction_pipeline:                                                          โ”‚
โ”‚   648 โ”‚   โ”‚   โ”‚   results = prediction_pipeline.predict_sample_without_blocking(inputs)          โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /usr/share/miniconda/envs/6957a898500e9707d2a72c887d10fb220eba92e15c14aaeeddbbc322dd3dedb8/lib/p โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   368 โ”‚   โ”‚   โ”‚   f"deprecated create_prediction_pipeline kwargs: {set(deprecated_kwargs)}"      โ”‚
โ”‚   369 โ”‚   โ”‚   )                                                                                  โ”‚
โ”‚   370 โ”‚                                                                                          โ”‚
โ”‚ โฑ 371 โ”‚   model_adapter = model_adapter or create_model_adapter(                                 โ”‚
โ”‚   372 โ”‚   โ”‚   model_description=bioimageio_model,                                                โ”‚
โ”‚   373 โ”‚   โ”‚   devices=devices,                                                                   โ”‚
โ”‚   374 โ”‚   โ”‚   weight_format_priority_order=weights_format and (weights_format,),                 โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /usr/share/miniconda/envs/6957a898500e9707d2a72c887d10fb220eba92e15c14aaeeddbbc322dd3dedb8/lib/p โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   166 โ”‚   โ”‚   assert errors                                                                      โ”‚
โ”‚   167 โ”‚   โ”‚   if len(weight_format_priority_order) == 1:                                         โ”‚
โ”‚   168 โ”‚   โ”‚   โ”‚   assert len(errors) == 1                                                        โ”‚
โ”‚ โฑ 169 โ”‚   โ”‚   โ”‚   raise errors[0]                                                                โ”‚
โ”‚   170 โ”‚   โ”‚                                                                                      โ”‚
โ”‚   171 โ”‚   โ”‚   else:                                                                              โ”‚
โ”‚   172 โ”‚   โ”‚   โ”‚   msg = (                                                                        โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /usr/share/miniconda/envs/6957a898500e9707d2a72c887d10fb220eba92e15c14aaeeddbbc322dd3dedb8/lib/p โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   109 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   try:                                                                       โ”‚
โ”‚   110 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   from .pytorch_backend import PytorchModelAdapter                       โ”‚
โ”‚   111 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚                                                                          โ”‚
โ”‚ โฑ 112 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   return PytorchModelAdapter(                                            โ”‚
โ”‚   113 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   model_description=model_description, devices=devices               โ”‚
โ”‚   114 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                                      โ”‚
โ”‚   115 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   except Exception as e:                                                     โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /usr/share/miniconda/envs/6957a898500e9707d2a72c887d10fb220eba92e15c14aaeeddbbc322dd3dedb8/lib/p โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚    35 โ”‚   โ”‚   โ”‚   raise ValueError("No `pytorch_state_dict` weights found")                      โ”‚
โ”‚    36 โ”‚   โ”‚                                                                                      โ”‚
โ”‚    37 โ”‚   โ”‚   devices = get_devices(devices)                                                     โ”‚
โ”‚ โฑ  38 โ”‚   โ”‚   self._model = load_torch_model(weights, load_state=True, devices=devices)          โ”‚
โ”‚    39 โ”‚   โ”‚   if mode == "eval":                                                                 โ”‚
โ”‚    40 โ”‚   โ”‚   โ”‚   self._model = self._model.eval()                                               โ”‚
โ”‚    41 โ”‚   โ”‚   elif mode == "train":                                                              โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /usr/share/miniconda/envs/6957a898500e9707d2a72c887d10fb220eba92e15c14aaeeddbbc322dd3dedb8/lib/p โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   100 โ”‚   load_state: bool = True,                                                               โ”‚
โ”‚   101 โ”‚   devices: Optional[Sequence[Union[str, torch.device]]] = None,                          โ”‚
โ”‚   102 ) -> nn.Module:                                                                            โ”‚
โ”‚ โฑ 103 โ”‚   custom_callable = import_callable(                                                     โ”‚
โ”‚   104 โ”‚   โ”‚   weight_spec.architecture,                                                          โ”‚
โ”‚   105 โ”‚   โ”‚   sha256=(                                                                           โ”‚
โ”‚   106 โ”‚   โ”‚   โ”‚   weight_spec.architecture_sha256                                                โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /usr/share/miniconda/envs/6957a898500e9707d2a72c887d10fb220eba92e15c14aaeeddbbc322dd3dedb8/lib/p โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚    72 โ”‚   โ”‚   module = importlib.import_module(node.import_from)                                 โ”‚
โ”‚    73 โ”‚   โ”‚   c = getattr(module, str(node.callable))                                            โ”‚
โ”‚    74 โ”‚   elif isinstance(node, CallableFromFile):                                               โ”‚
โ”‚ โฑ  75 โ”‚   โ”‚   c = _import_from_file_impl(node.source_file, str(node.callable_name), **kwargs)    โ”‚
โ”‚    76 โ”‚   elif isinstance(node, ArchitectureFromFileDescr):                                      โ”‚
โ”‚    77 โ”‚   โ”‚   c = _import_from_file_impl(node.source, str(node.callable), sha256=node.sha256)    โ”‚
โ”‚    78 โ”‚   else:                                                                                  โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /usr/share/miniconda/envs/6957a898500e9707d2a72c887d10fb220eba92e15c14aaeeddbbc322dd3dedb8/lib/p โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   132 โ”‚   โ”‚   โ”‚   importlib_spec.loader.exec_module(module)                                      โ”‚
โ”‚   133 โ”‚   โ”‚                                                                                      โ”‚
โ”‚   134 โ”‚   โ”‚   except Exception as e:                                                             โ”‚
โ”‚ โฑ 135 โ”‚   โ”‚   โ”‚   del sys.modules[module_name]                                                   โ”‚
โ”‚   136 โ”‚   โ”‚   โ”‚   raise ImportError(f"Failed to import {source}") from e                         โ”‚
โ”‚   137 โ”‚                                                                                          โ”‚
โ”‚   138 โ”‚   try:                                                                                   โ”‚
โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ
KeyError: 'unet_64af2e39972beb94019a1c97d42b29a8d8827d1b0f0845207c3b82c1a242f354'

Conda Environment Comparison 1

usage: conda [-h] [-v] [--no-plugins] [-V] COMMAND ...  conda is a tool for managing and
deploying applications, environments and packages.  options:   -h, --help            Show this
help message and exit.   -v, --verbose         Can be used multiple times. Once for detailed
output,                         twice for INFO logging, thrice for DEBUG logging, four
times for TRACE logging.   --no-plugins          Disable all plugins that are not built into
conda.   -V, --version         Show the conda version number and exit.  commands:   The
following built-in and plugins subcommands are available.    COMMAND     activate
Activate a conda environment.     clean               Remove unused packages and caches.
commands            List all available conda subcommands (including those
from plugins). Generally only used by tab-completion.     compare             Compare packages
between conda environments.     config              Modify configuration values in .condarc.
content-trust       Signing and verification tools for Conda     create              Create a
new conda environment from a list of                         specified packages.     deactivate
Deactivate the current active conda environment.     doctor              Display a health report
for your environment.     env                 Create and manage conda environments.     export
Export a given environment     info                Display information about current conda
install.     init                Initialize conda for shell interaction.     install
Install a list of packages into a specified conda                         environment.     list
List installed packages in a conda environment.     notices             Retrieve latest channel
notifications.     package             Create low-level conda packages. (EXPERIMENTAL)
remove (uninstall)  Remove a list of packages from a specified conda
environment.     rename              Rename an existing environment.     repoquery
Advanced search for repodata.     run                 Run an executable in a conda environment.
search              Search for packages and display associated information
using the MatchSpec format.     token               Set repository access token and configure
default_channels     tos                 A subcommand for viewing, accepting, rejecting, and
otherwise interacting with a channel's Terms of                         Service (ToS). This
plugin periodically checks for                         updated Terms of Service for the
active/selected                         channels. Channels with a Terms of Service will need
to be accepted or rejected prior to use. Conda will                         only allow package
installation from channels without                         a Terms of Service or with an
accepted Terms of                         Service. Attempting to use a channel with a rejected
Terms of Service will result in an error.     update (upgrade)    Update conda packages to the
latest compatible                         version.