Core Compatibility Report: sincere-microbe/v0
| ๐ก |
bioimageio format validation |
| status |
valid-format |
| source |
https://hypha.aicell.io/bioimage-io/artifacts/sincere-microbe/files/rdf.yaml?version=v0 |
| id |
sincere-microbe |
| format version |
model 0.4.10 |
| bioimageio.spec |
0.5.6.0 |
|
Location |
Details |
| โ๏ธ |
|
Successfully created `ModelDescr` instance. |
| โ๏ธ |
|
bioimageio.spec format validation model 0.4.10 |
| โ |
weights.tensorflow_saved_model_bundle |
Reproduce test outputs from test inputs (tensorflow_saved_model_bundle) |
| โ |
weights.tensorflow_saved_model_bundle |
module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'TFSMLayer' |
|
|
See Traceback 1. |
|
weights.tensorflow_saved_model_bundle |
recommended conda environment (Reproduce test outputs from test inputs (tensorflow_saved_model_bundle)) |
|
|
%YAML 1.2
---
channels:
- conda-forge
- nodefaults
dependencies:
- bioimageio.core
- pip
- tensorflow ==2.11.0
|
|
weights.tensorflow_saved_model_bundle |
conda compare (Reproduce test outputs from test inputs (tensorflow_saved_model_bundle)) |
|
|
Success. All the packages in the specification file are present in the environment with matching
version and build string. |
Traceback 1
โญโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ Traceback (most recent call last) โโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโฎ
โ /usr/share/miniconda/envs/2ad0e538313e48766b5028448ff211eb420bef29973543270a33249e51da7f67/lib/p โ
โ โ
โ 139 โ โ โ ) โ
โ 140 โ โ except Exception as e: โ
โ 141 โ โ โ try: โ
โ โฑ 142 โ โ โ โ self._network = tf.keras.layers.TFSMLayer( # pyright: ignore[reportAttrib โ
โ 143 โ โ โ โ โ weight_file, call_endpoint="serving_default" โ
โ 144 โ โ โ โ ) โ
โ 145 โ โ โ except Exception as ee: โ
โฐโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโฏ
AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'TFSMLayer'
During handling of the above exception, another exception occurred:
โญโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ Traceback (most recent call last) โโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโฎ
โ /usr/share/miniconda/envs/2ad0e538313e48766b5028448ff211eb420bef29973543270a33249e51da7f67/lib/p โ
โ โ
โ 781 โ โ test_input = get_test_input_sample(model) โ
โ 782 โ โ expected = get_test_output_sample(model) โ
โ 783 โ โ โ
โ โฑ 784 โ โ with create_prediction_pipeline( โ
โ 785 โ โ โ bioimageio_model=model, devices=devices, weight_format=weight_format โ
โ 786 โ โ ) as prediction_pipeline: โ
โ 787 โ โ โ results = prediction_pipeline.predict_sample_without_blocking(test_input) โ
โ โ
โ /usr/share/miniconda/envs/2ad0e538313e48766b5028448ff211eb420bef29973543270a33249e51da7f67/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 โฑ 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/2ad0e538313e48766b5028448ff211eb420bef29973543270a33249e51da7f67/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 โฑ 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/2ad0e538313e48766b5028448ff211eb420bef29973543270a33249e51da7f67/lib/p โ
โ โ
โ 119 โ โ โ โ try: โ
โ 120 โ โ โ โ โ from .tensorflow_backend import create_tf_model_adapter โ
โ 121 โ โ โ โ โ โ
โ โฑ 122 โ โ โ โ โ return create_tf_model_adapter( โ
โ 123 โ โ โ โ โ โ model_description=model_description, devices=devices โ
โ 124 โ โ โ โ โ ) โ
โ 125 โ โ โ โ except Exception as e: โ
โ โ
โ /usr/share/miniconda/envs/2ad0e538313e48766b5028448ff211eb420bef29973543270a33249e51da7f67/lib/p โ
โ โ
โ 209 โ โ โ model_description=model_description, devices=devices โ
โ 210 โ โ ) โ
โ 211 โ else: โ
โ โฑ 212 โ โ return KerasModelAdapter(model_description=model_description, devices=devices) โ
โ 213 โ
โ โ
โ /usr/share/miniconda/envs/2ad0e538313e48766b5028448ff211eb420bef29973543270a33249e51da7f67/lib/p โ
โ โ
โ 146 โ โ โ โ logger.opt(exception=ee).info( โ
โ 147 โ โ โ โ โ "keras.layers.TFSMLayer error for alternative call_endpoint='serving_d โ
โ 148 โ โ โ โ ) โ
โ โฑ 149 โ โ โ โ raise e โ
โ 150 โ โ
โ 151 โ def _forward_impl( # pyright: ignore[reportUnknownParameterType] โ
โ 152 โ โ self, input_arrays: Sequence[Optional[NDArray[Any]]] โ
โ โ
โ /usr/share/miniconda/envs/2ad0e538313e48766b5028448ff211eb420bef29973543270a33249e51da7f67/lib/p โ
โ โ
โ 133 โ โ ) โ
โ 134 โ โ โ
โ 135 โ โ try: โ
โ โฑ 136 โ โ โ self._network = tf.keras.layers.TFSMLayer( # pyright: ignore[reportAttributeA โ
โ 137 โ โ โ โ weight_file, โ
โ 138 โ โ โ โ call_endpoint="serve", โ
โ 139 โ โ โ ) โ
โฐโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโฏ
AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'TFSMLayer'