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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 eigenstÀndigen Skript korrekt funktioniert, aber wenn ich versuche, es aus meiner Anwendung zu laden, erhalte ich einen Segmentierungsfehler.

Hier ist der Code fĂŒr 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 Ă€ndern, fĂŒr den es keine Berechtigungen hat, was zu einem sofortigen Programmabbruch fĂŒhrt.

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

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

1. Unterschiede in der Umgebung prĂŒfen

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

2. AbhĂ€ngigkeiten ĂŒberprĂŒfen

ÜberprĂŒfen Sie, ob alle benötigten Bibliotheken und AbhĂ€ngigkeiten fĂŒr PyTorch und Ihr Modell in der Umgebung Ihrer Anwendung korrekt installiert und zugĂ€nglich sind. Fehlende oder nicht kompatible Bibliotheken können ebenfalls zu einem Segmentierungsfehler fĂŒhren.

3. Pfad des Modells ĂŒberprĂŒfen

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 fĂŒhren.

4. Debugging und Logging hinzufĂŒgen

Erweitern Sie Ihren Code um zusĂ€tzliches Debugging und Logging, um genau zu bestimmen, an welchem Punkt der AusfĂŒhrung 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 Àhnlichen Debugger

FĂŒr 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 wĂ€re:

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. ÜberprĂŒfung der Hardware und des Systems

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

Fazit

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