Is the pretrained resnet50s not available
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
Línea de trabajo
Comienza en encoding/models/model_store.py y en el punto de entrada get_model mostrado en el traceback; después, sigue la URL de descarga utilizada para resnet50s. Verifica si el archivo de modelo referenciado está disponible y determina qué cambio es necesario en el repositorio. Se considera terminado cuando el ejemplo preentrenado EncNet_ResNet50s_ADE puede descargar su modelo sin el error AccessDenied ni el error de descarga fallida indicado.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Hi, please see the outputs,
(myconda) root@6bdd6e0be92e:/home# python 1.py
Model file /root/.encoding/models/resnet50s-a75c83cf.pth is not found. Downloading.
Downloading /root/.encoding/models/resnet50s-a75c83cf.zip from https://s3.us-west-1.wasabisys.com/encoding/models/resnet50s-a75c83cf.zip...
Traceback (most recent call last):
File "1.py", line 5, in
model = encoding.models.get_model('EncNet_ResNet50s_ADE', pretrained=True)
File "/root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.8/site-packages/encoding/models/model_zoo.py", line 76, in get_model
net = modelsname
File "/root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.8/site-packages/encoding/models/sseg/encnet.py", line 224, in get_encnet_resnet50_ade
return get_encnet('ade20k', 'resnet50s', pretrained, root=root, aux=True,
File "/root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.8/site-packages/encoding/models/sseg/encnet.py", line 140, in get_encnet
model = EncNet(datasets[dataset.lower()].NUM_CLASS, backbone=backbone, root=root, **kwargs)
File "/root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.8/site-packages/encoding/models/sseg/encnet.py", line 23, in init
super(EncNet, self).init(nclass, backbone, aux, se_loss,
File "/root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.8/site-packages/encoding/models/sseg/base.py", line 69, in init
self.pretrained = get_backbone(backbone, pretrained=True, dilated=dilated,
File "/root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.8/site-packages/encoding/models/sseg/base.py", line 51, in get_backbone
net = modelsname
File "/root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.8/site-packages/encoding/models/backbone/resnet_variants.py", line 21, in resnet50s
get_model_file('resnet50s', root=root)), strict=False)
File "/root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.8/site-packages/encoding/models/model_store.py", line 103, in get_model_file
download(_url_format.format(repo_url=repo_url, file_name=file_name),
File "/root/miniconda3/envs/myconda/lib/python3.8/site-packages/encoding/utils/files.py", line 61, in download
raise RuntimeError("Failed downloading url %s"%url)
RuntimeError: Failed downloading url https://s3.us-west-1.wasabisys.com/encoding/models/resnet50s-a75c83cf.zip
(myconda) root@6bdd6e0be92e:/home#
In 1.py,
import torch
import encoding
model = encoding.models.get_model('EncNet_ResNet50s_ADE', pretrained=True)
I copied the address 'https://s3.us-west-1.wasabisys.com/encoding/models/resnet50s-a75c83cf.zip' to Chrome, but got some errors,
<Error>
<Code>AccessDenied</Code>
<Message>Access Denied</Message>
<RequestId>5A72D647102416C4</RequestId>
<HostId>VeStwX8UZcelD8oGsM5QhLK5jJ7ho3wYRdKC21cJic/6M3QkouwKmpWuyFeSfAOj4XeYtLXCsfqe</HostId>
</Error>
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 2k
- Forks
- 448
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Incluye un Dockerfile o un archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Sin guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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