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Ich habe ein Problem beim Laden eines PyTorch-Modells in eine Anwendung, die ich von einer virtuellen Maschine aus entwickle. Ich habe eine Instanz des Modells mit demselben Dateipfad erstellt, die in einem eigenständigen Skript korrekt funktioniert, aber wenn ich versuche, es aus meiner Anwendung zu laden, erhalte ich einen Segmentierungsfehler.

Hier ist der Code für eine Datei "test.py" auf einer virtuellen Maschine:

    model = UC_Model(pModel_filepath="/mnt/confiance/common/UC_Data_Folder/UC_La_Organisacion_Anomaly_Detection/models/trained_perceiver/best_model_spectra")
  print("model: ", model)

Das Modell wird normal geladen:

    model:  <UCLaOrganisacionAnomalyDetection.UC_Model object at 0x7f687d869a00>


Wenn ich dies jedoch von der Anwendung aus tue, die ich entwickle, habe ich folgendes Problem:

    .create Model from '/mnt/confiance/common/UC_Data_Folder/UC_La_Organisacion_Anomaly_Detection/models/trained_perceiver/best_model_spectra'
  ./kaa.sh: line 48: 1870463 Segmentation fault     (core dumped) python3 kaa.py $1


Ich befinde mich also in derselben virtuellen Maschine.

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Antwort mit KI erzeugt:

Problem beim Laden eines PyTorch-Modells in einer Anwendung aus einer virtuellen Maschine

Das Problem, mit dem Sie konfrontiert sind, scheint darauf hinzuweisen, dass beim Laden des PyTorch-Modells von Ihrer Anwendung aus ein Segmentierungsfehler (Segmentation fault) auftritt. Dieser Fehler tritt typischerweise auf, wenn ein Programm versucht, auf einen Speicherbereich zuzugreifen oder diesen zu ändern, für den es keine Berechtigungen hat, was zu einem sofortigen Programmabbruch führt.

Die Tatsache, dass das Laden des Modells in einem eigenständigen Skript funktioniert, aber nicht innerhalb Ihrer Anwendung, deutet darauf hin, dass das Problem wahrscheinlich nicht direkt mit dem Modell oder PyTorch zusammenhängt, sondern eher mit der Umgebung oder der Art und Weise, wie die Anwendung das Modell lädt oder verwendet.

Es gibt mehrere mögliche Ursachen und entsprechende Schritte zur Fehlersuche und Behebung, die Sie verfolgen können:

1. Unterschiede in der Umgebung prüfen

Stellen Sie sicher, dass die Python-, PyTorch- und CUDA-Versionen (falls das Modell GPU-Beschleunigung verwendet) in beiden Szenarien (eigenständiges Skript vs. Anwendung) identisch sind. Unterschiede hier können zu Inkompatibilitäten führen, die wiederum einen Segmentierungsfehler verursachen können.

2. Abhängigkeiten überprüfen

Überprüfen Sie, ob alle benötigten Bibliotheken und Abhängigkeiten für PyTorch und Ihr Modell in der Umgebung Ihrer Anwendung korrekt installiert und zugänglich sind. Fehlende oder nicht kompatible Bibliotheken können ebenfalls zu einem Segmentierungsfehler führen.

3. Pfad des Modells überprüfen

Stellen Sie sicher, dass der Pfad zum Modell absolut korrekt ist und dass die Anwendung die erforderlichen Berechtigungen hat, um auf den Pfad zuzugreifen. Zugriffsprobleme können manchmal zu unerwarteten Fehlern führen.

4. Debugging und Logging hinzufügen

Erweitern Sie Ihren Code um zusätzliches Debugging und Logging, um genau zu bestimmen, an welchem Punkt der Ausführung der Segmentierungsfehler auftritt. Dies kann wichtige Hinweise auf die Ursache des Problems liefern. Beispielsweise können Sie versuchen, vor und nach jeder wichtigen Operation Logging-Statements zu drucken, um die letzte erfolgreiche Operation vor dem Absturz zu identifizieren.

5. Nutzung von gdb oder einem ähnlichen Debugger

Für eine tiefere Analyse könnte die Nutzung eines Debuggers wie gdb hilfreich sein. Indem Sie Ihre Python-Anwendung mit gdb starten, können Sie möglicherweise genauere Informationen zum Ursprung des Segmentierungsfehlers erhalten. Ein beispielhafter Befehl dazu wäre:

bash
gdb --args python3 kaa.py $1


Wenn der Fehler auftritt, können Sie mit dem Befehl bt in gdb einen Backtrace erhalten, der zeigt, wo genau das Problem aufgetreten ist. Dies kann sehr technisch sein, aber es kann auch wertvolle Hinweise geben, insbesondere wenn der Fehler innerhalb einer bestimmten Bibliothek auftritt.

6. Überprüfung der Hardware und des Systems

In seltenen Fällen können Hardwareprobleme oder Probleme mit dem Betriebssystem oder dessen Konfiguration (wie z.B. Speicherlimits) ebenfalls zu Segmentierungsfehlern führen. Überprüfen Sie daher auch die System- und Hardwareprotokolle auf mögliche Hinweise.

Fazit

Segmentierungsfehler können schwierig zu diagnostizieren sein, da sie von einer Vielzahl von Ursachen herrühren können. Durch systematisches Testen und Ausschluss kann die Ursache jedoch in den meisten Fällen identifiziert und behoben werden.
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