Adaptive Time Stepping package error loading from toml
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 2/5
- Thời gian dự kiến
- 1-3 giờ
- Mức phù hợp với người mới
- 72/100
Hướng nghiên cứu
Lỗi nằm trong imod/mf6/simulation.py trong Modflow6Simulation.from_file, nơi khóa mục TOML được tra trong một ánh xạ classes và AdaptiveTimeStepping bị thiếu. Tái hiện bằng cách dump một mô hình có chứa gói ats rồi tải lại nó bằng from_file, sau đó kiểm tra cách các gói khác được đăng ký và tái dựng từ TOML. Hoàn thành nghĩa là một TOML chứa [AdaptiveTimeStepping] tải thành công và các bài kiểm thử mô phỏng liên quan vẫn chạy qua.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Bug description
imod.mf6.Modflow6Simulation.from_file(model_toml) fails when an ats (adaptive time stepping) package is present in the model, that is written to netcdf files using model.dump('folder/to/dump')
Steps to reproduce
Error message:
KeyError Traceback (most recent call last)
Cell In[4], line 1
----> 1 model = imod.mf6.Modflow6Simulation.from_file(model_toml)
File c:\model_builder.pixi\envs\default\Lib\site-packages\imod\logging\logging_decorators.py:32, in standard_log_decorator..decorator..wrapper(*args, **kwargs)
29 logger.log(loglevel=start_level, message=start_message, additional_depth=2)
31 # run function
---> 32 return_value = fun(*args, **kwargs)
33 end_time = time()
35 # anounce end of function
File c:\model_builder.pixi\envs\default\Lib\site-packages\imod\mf6\simulation.py:1126, in Modflow6Simulation.from_file(toml_path)
1124 for key, entry in toml_content.items():
1125 if key not in ["gwtgwf_exchanges", "split_exchanges"]:
-> 1126 item_cls = classes[key]
1127 for name, filename in entry.items():
1128 path = toml_path.parent / filename
KeyError: 'AdaptiveTimeStepping'
Desktop (please complete the following information):
- iMOD Python Version '1.0.0.post1'
Additional context
In this case I want to load an existing model, use the spatial information and make additional changes for scenario development. This is now not automatically possible, as I can not simply load the data using the toml. The manual workaround is to remove the [AdaptiveTimeStepping] section from the toml manually, so i can at least load the other packages.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 41
- Fork
- 10
- Merge trung bình
- 2 ngày 23 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 15
Chuẩn bị môi trường
- Không có Dockerfile hay tệp Docker Compose
- Có mẫu pull request
- Không có hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của Deltares/imod-python
-
backwards_compatibility bug Deltares
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
Deltares/imod-python#1940 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
Deltares enhancement good first issue
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 74/100
Deltares/imod-python#1843 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
documentation
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
Deltares/imod-python#1684 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
[Bug] - resample_timeseries: output shifted by one period when well records exist before the first timeCó thể đã có người làm @ClaireDons đã nhận hôm nay. Đang mởbug
Deltares/imod-python#1952 · 1 bình luận · 1 người được giao ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
backwards_compatibility bug Deltares
Độ khó 3/5 Nửa ngày Mức phù hợp với người mới 50/100
Deltares/imod-python#1939 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
Tất cả issue của Deltares/imod-python
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 86/100
-
Validate finite output clamping limits in StepPredictor.prepare_clamping_params to prevent silent NaN/Inf propagationCó thể đã có người làm @muskan-creates352 đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
mllam/neural-lam#848 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
infra
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
fab-geocommuns/RNB-coeur#1166 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
deepspeedai/DeepSpeed#8951 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
aws/context-ontology-accelerator#343 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày