run error in monailabel
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 25/100
- Loại issue
- Lỗi
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- python, pytorch
- Lĩnh vực
- machine-learning
Hướng nghiên cứu
Bắt đầu bằng cách tái hiện lệnh monailabel start_server được báo cáo với PyTorch 2.7.1 và kiểm tra biểu thức torch.load trong lỗi. Xác nhận liệu hành vi tải checkpoint có phải do phiên bản PyTorch được báo cáo gây ra hay không, và xác định việc hoàn thành là một cách đã được ghi lại hoặc xác minh để khởi động ứng dụng mà không gặp lỗi này.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
Hello, thank you very much for your great work on MONAI Label.
When I tried to run the following command:
monailabel start_server --app apps/monaibundle --studies datasets/venous_liver --conf models pancreas_ct_dints_segmentation
I encountered this error:
File "D:\anaconda\envs\monailabel\lib\site-packages\monai\bundle\config_item.py", line 374, in evaluate return eval(value[len(self.prefix) :], globals_, locals) File "<string>", line 1, in <module> File "D:\anaconda\envs\monailabel\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 1524, in load raise pickle.UnpicklingError(_get_wo_message(str(e))) from None _pickle.UnpicklingError: Weights only load failed. This file can still be loaded, to do so you have two options, do those steps only if you trust the source of the checkpoint. (1) In PyTorch 2.6, we changed the default value of the weights_onlyargument intorch.loadfromFalsetoTrue. Re-running torch.loadwithweights_onlyset toFalsewill likely succeed, but it can result in arbitrary code execution. Do it only if you got the file from a trusted source. (2) Alternatively, to load withweights_only=Trueplease check the recommended steps in the following error message. WeightsUnpickler error: Unsupported global: GLOBAL numpy.core.multiarray._reconstruct was not an allowed global by default. Please usetorch.serialization.add_safe_globals([numpy.core.multiarray._reconstruct])or thetorch.serialization.safe_globals([numpy.core.multiarray._reconstruct])context manager to allowlist this global if you trust this class/function.
`RuntimeError: Failed to evaluate ConfigExpression:
"$torch.load(__local_refs['arch_ckpt_path'], map_location=torch.device('cuda'))"
[2025-07-07 21:02:28,103] [19056] [MainThread] [ERROR] (uvicorn.error:59) - Application startup failed. Exiting.`
Here is my PyTorch version:
Name: torch Version: 2.7.1+cu128 Summary: Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration Home-page: https://pytorch.org/ Author: PyTorch Team Author-email: packages@pytorch.org License: BSD-3-Clause Location: d:\anaconda\envs\monailabel\lib\site-packages Requires: filelock, fsspec, jinja2, networkx, sympy, typing-extensions Required-by: lpips, monai, pytorch-ignite, sam2, torchaudio, torchio, torchvision
Could you please advise me on how to properly resolve this issue?
Thank you very much for your time and help!
- Ngôn ngữ chính
- Jupyter Notebook
- Star
- 2.5k
- Fork
- 803
- Merge trung bình
- 6 ngày 22 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 3
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 Project-MONAI/tutorials
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 92/100
Project-MONAI/tutorials#2076 · 2 bình luận ·
-
Độ khó 1/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 76/100
Project-MONAI/tutorials#2069 ·
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
Project-MONAI/tutorials#1704 ·
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 62/100
Project-MONAI/tutorials#2071 ·
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
Project-MONAI/tutorials#2067 ·
Tất cả issue của Project-MONAI/tutorials
Issue tương tự
-
bug module:classification
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
-
[Register Submission] CharXiv Đang mởlow AI-generated score register-submission
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
UKGovernmentBEIS/inspect_evals#2521 · 2 bình luận ·
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 65/100
stanfordnlp/stanza#1683 · 2 bình luận ·
-
wer_score / mer_score / cer_score return 0 (a perfect lower-is-better score) for an empty prediction Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
stanford-crfm/helm#4359 ·
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 90/100
ml-explore/mlx-lm#1915 · 1 bình luận ·