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Deploy Weights Error

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Lingua principale
Python
Stelle
629
Fork
140
Merge medio
2g 2h
PR unite (30g)
5

Descrizione

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.

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Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

Direzione di ricerca

Parti dalla chiamata a version.deploy mostrata nell’issue e traccia il caricamento del checkpoint. Riproduci il problema con le versioni indicate del pacchetto Python e ispeziona il percorso di caricamento del deployment per la compatibilità con PyTorch 2.6. Il lavoro è completato quando il checkpoint fornito viene sottoposto correttamente a deployment oppure il pacchetto rifiuta chiaramente o documenta la combinazione non supportata.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Valutazione

Stack tecnologico
python, pytorch
Ambito
computer-vision, machine-learning
Tipo di issue
Bug
Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Stato di attività
Ferma
Chiarezza
Abbastanza chiara
Idoneità per principianti
35/100

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