Skip to content

Core Compatibility Report: sincere-microbe/v0ยค

๐ŸŸก 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
โœ”๏ธ Successfully created `ModelDescr` instance.
โœ”๏ธ bioimageio.spec format validation model 0.4.10
โŒ weights.tensorflow_saved_model_bundle Reproduce test outputs from test inputs (tensorflow_saved_model_bundle)
โŒ 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








    
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/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”‚ โฑ 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”‚
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
AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'TFSMLayer'

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/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”‚ โฑ  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”‚ 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/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”‚ 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/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”‚ โฑ 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”‚ โฑ 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”‚ โฑ 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”‚ โฑ 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”‚
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
AttributeError: module 'keras.api._v2.keras.layers' has no attribute 'TFSMLayer'