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Deploy Weights Error

Offen
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Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
629
Forks
140
Ø Merge
2 T. 2 Std.
Gemergte PRs (30 T.)
5

Beschreibung

Hi I am trying to deploy my model trained on local computer to RoboFlow.

Deploy code:

import roboflow

rf = roboflow.Roboflow(api_key=ROBOFLOW_API_KEY)
project = rf.workspace("<workspace>").project("<project>")

version = project.version(1)
version.deploy("yolov9", "<ffile_path>", "weights/best.pt")

This gives an error

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_only` argument in `torch.load` from `False` to `True`. Re-running `torch.load` with `weights_only` set to `False` will 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 with `weights_only=True` please 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 use `torch.serialization.add_safe_globals([_reconstruct])` or the `torch.serialization.safe_globals([_reconstruct])` context manager to allowlist this global if you trust this class/function.

Check the documentation of torch.load to learn more about types accepted by default with weights_only https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.load.html.

Torch version: 2.6.0
Ultralytics version: 8.3.73
Roboflow version: 1.1.53

Any help appreciated.

Beitragsleitfaden

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Erste Schritte

  1. Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
  2. Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
  3. Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
  4. Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.

Rechercherichtung

Beginne bei dem im Issue gezeigten Aufruf von version.deploy und verfolge, wie der Checkpoint geladen wird. Reproduziere das Problem mit den angegebenen Versionen des Python-Pakets und untersuche den Ladepfad für das Deployment auf Kompatibilität mit PyTorch 2.6. Als abgeschlossen gilt die Aufgabe, wenn das bereitgestellte Checkpoint erfolgreich deployed wird oder das Paket die nicht unterstützte Kombination eindeutig ablehnt oder dokumentiert.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
python, pytorch
Bereich
computer-vision, machine-learning
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
35/100

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