fix: input size 優先序錯誤導致 Windows 推論失敗 + venv 半套安裝永久卡住
## input size 優先序（Windows Error 12 的根因） 先前把使用者手填的 inputSize 排在檔名解析之前，Windows 上 SDK 讀不到 shape 時就用了隨手填的 640x640（模型實際 224x224）→ 推論回 KP_ERROR_INVALID_PARAM。改動前靠檔名 fallback 的 224 反而是對的。 新優先序（可信度由高到低）： SDK > 檔名明確解析 wNNNhNNN > 使用者宣告 > 已知 model id > 寫死預設 檔名排在宣告之前，因為它由編譯工具鏈產生、沒有人為亂填空間；宣告不降到 最底，是因為使用者若刻意填對，仍比無資訊時的預設值貼近現實。 配套：_size_from_name_or_none 讓「真的解析到」與「用了 default」可區分 （舊版兩者回傳型別相同，預設值會偽裝成檔名來源蓋掉宣告值）。 ## KneronPLUS 3.1.2 相容 3.1.2 把 shape 搬進巢狀 union，TensorDescriptor 不再有 shape_onnx： 2.0.0 TensorDescriptor.shape_onnx 3.1.2 TensorDescriptor.tensor_shape_info.data → V1 .shape_onnx / V2 .shape 舊碼 getattr 失敗被 except 靜默吃掉，SDK 層在 Windows 永遠落空。現在 兩版都支援，不依賴 enum 版本判斷。 ## Error 12 診斷 KP_ERROR_INVALID_PARAM 對使用者無法理解，現在附上當前 input size 與 來源，並針對 declared 來源提示「此尺寸來自手動填寫欄位，請優先確認」。 原始錯誤保留不吞。 ## venv 半套安裝 app.go 原本只檢查 python.exe 存在就跳過安裝，導致 wheels 裝到一半中斷 後每次啟動都跳過、永遠卡住且無提示，使用者必須手動刪整個 runtime 目錄。 改為比對 wheel 清單指紋（快路徑不啟動 process），不符才實跑 import kp/numpy/cv2 驗證，失敗則只重跑 wheels 安裝。標記檔僅在 pip 成功 且 import 驗過後才寫入，不留「已就緒」假象。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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a05d206c07
commit
f9fbc778be
@ -292,13 +292,32 @@ def _resolve_firmware_paths_full(chip="KL520"):
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# ── Input size 來源標記 ───────────────────────────────────────────────
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#
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# 依可信度排序。實機驗收時 log 會印出用的是哪一個 —— 這是唯一能一眼看出
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# 「尺寸是怎麼來的」的線索，尺寸錯掉時 NPU 不報錯，只會給錯的推論結果。
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INPUT_SIZE_SOURCE_SDK = "SDK" # 模型自己宣告的，唯一可靠
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INPUT_SIZE_SOURCE_DECLARED = "declared" # models.json / metadata.json，人填的
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INPUT_SIZE_SOURCE_FILENAME = "filename-guess" # 從檔名 wNNNhNNN 猜的
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# 依可信度排序（愈前面愈可信）。實機驗收時 log 會印出用的是哪一個 ——
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# 這是唯一能一眼看出「尺寸是怎麼來的」的線索，尺寸錯掉時 NPU 不一定報錯，
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# 可能只是安靜地給出錯的推論結果。
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#
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# ⚠️ declared 為什麼**不是**第二可信（2026-07 Windows regression 的根因）：
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# 上傳表單的 inputSize 欄位長期沒有實際作用，使用者是「隨手填」的
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# （實際案例：填 640x640，模型其實是 224x224）。而 KneronPLUS 3.1.2 不再
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# 提供 2.0.0 的 shape_onnx 屬性（見 _input_size_from_nef），SDK 這層在
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# Windows 直接落空 —— 於是垃圾 declared 值成為實際採用值，送進 NPU 得到
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# KP_ERROR_INVALID_PARAM_12。相對地，檔名的 wNNNhNNN 是模型編譯工具鏈
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# 產生的，沒有人為亂填的空間，**明確解析出來時**比 declared 可信。
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INPUT_SIZE_SOURCE_SDK = "SDK" # 模型自己宣告的，唯一完全可靠
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INPUT_SIZE_SOURCE_FILENAME = "filename" # 檔名 wNNNhNNN 明確解析出的，工具鏈產生
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INPUT_SIZE_SOURCE_DECLARED = "declared" # models.json / metadata.json，人手填的
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INPUT_SIZE_SOURCE_KNOWN_ID = "known-model-id" # 內建 KNOWN_MODELS 表的官方固定值
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INPUT_SIZE_SOURCE_DEFAULT = "default" # 什麼都沒有，寫死的預設值
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# 可信度排序（僅供 log / 診斷描述用；實際流程由 _resolve_input_size 決定）。
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INPUT_SIZE_SOURCE_RANK = {
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INPUT_SIZE_SOURCE_SDK: 0,
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INPUT_SIZE_SOURCE_FILENAME: 1,
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INPUT_SIZE_SOURCE_DECLARED: 2,
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INPUT_SIZE_SOURCE_KNOWN_ID: 3,
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INPUT_SIZE_SOURCE_DEFAULT: 4,
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}
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# 合理的 input 邊長範圍。用來擋掉明顯不合理的宣告值 / 解析結果
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# （例如 shape 判讀錯把 batch=1 或 channel=3 當成邊長）。
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MIN_REASONABLE_INPUT_DIM = 8
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@ -387,24 +406,81 @@ def _input_size_from_nef(nef, model_id=None):
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return None
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node = input_nodes[0]
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# shape_onnx 優先：那是原始模型的語意（NCHW）。shape_npu 是硬體 layout、
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# 可能經過對齊 padding，拿來當輸入尺寸不一定準。
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for attr in ("shape_onnx", "shape_npu"):
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try:
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shape = [int(dim) for dim in getattr(node, attr)]
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except Exception:
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continue
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candidates = _tensor_shape_candidates(node)
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if not candidates:
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_log("input size from SDK: input node exposes no readable shape "
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"(unsupported KneronPLUS layout?)")
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return None
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for label, shape in candidates:
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size = _input_size_from_shape(shape)
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if size is not None:
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||||
_log(f"input size from SDK: {attr}={shape} -> {size[0]}x{size[1]}")
|
||||
_log(f"input size from SDK: {label}={shape} -> {size[0]}x{size[1]}")
|
||||
return size
|
||||
if shape:
|
||||
_log(f"input size from SDK: {attr}={shape} not interpretable as "
|
||||
_log(f"input size from SDK: {label}={shape} not interpretable as "
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||||
f"an image input shape")
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||||
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||||
return None
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||||
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||||
def _tensor_shape_candidates(node):
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"""Collect candidate shapes from a TensorDescriptor, newest-API-aware.
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||||
KneronPLUS 在 3.x 改了 TensorDescriptor 的結構，**欄位名沒改、但搬了一層**：
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2.0.0（macOS 目前用的版本）
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TensorDescriptor.shape_onnx : List[int]
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TensorDescriptor.shape_npu : List[int]
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3.1.2（Windows 目前用的版本）
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||||
TensorDescriptor.tensor_shape_info.version : ModelTensorShapeInformationVersion
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TensorDescriptor.tensor_shape_info.data : TensorShapeInfoV1 | TensorShapeInfoV2
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V1 → .shape_onnx / .shape_npu / .axis_permutation_onnx_to_npu
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V2 → .shape（docstring 明寫「ONNX shape of the tensor」）
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/ .stride_onnx / .stride_npu
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3.1.2 的 TensorDescriptor **沒有** shape_onnx 屬性，舊寫法的
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`getattr(node, "shape_onnx")` 會拋 AttributeError、被 except 靜默吃掉，
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整個 SDK 層等於永遠落空 —— 這就是 Windows「SDK did not report an input
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shape」的真正原因（不是模型沒帶 shape）。
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回傳 [(label, shape), ...]，依可信度排序。label 只作 log 用。
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||||
ONNX 語意一律優先於 NPU layout：後者可能有對齊 padding，拿來當輸入尺寸不準。
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"""
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candidates = []
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def take(label, value):
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if value is None:
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return
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try:
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shape = [int(dim) for dim in value]
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||||
except (TypeError, ValueError):
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||||
return
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||||
if shape:
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candidates.append((label, shape))
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# ── 3.x：巢狀 tensor_shape_info（先試，因為新版沒有平鋪欄位）──────
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info = getattr(node, "tensor_shape_info", None)
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if info is not None:
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data = getattr(info, "data", None)
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if data is not None:
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# V1 與 V2 的欄位名不重疊，直接各自試、不需判斷 version enum
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||||
# （少一個跨版本 enum 相依，enum 名稱改了也不會整個壞掉）。
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take("tensor_shape_info.data.shape_onnx",
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||||
getattr(data, "shape_onnx", None))
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||||
take("tensor_shape_info.data.shape",
|
||||
getattr(data, "shape", None))
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||||
take("tensor_shape_info.data.shape_npu",
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||||
getattr(data, "shape_npu", None))
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||||
# ── 2.x：平鋪在 TensorDescriptor 上 ────────────────────────────────
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take("shape_onnx", getattr(node, "shape_onnx", None))
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||||
take("shape_npu", getattr(node, "shape_npu", None))
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||||
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return candidates
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def _input_size_from_shape(shape):
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"""Interpret a 4-D tensor shape as (width, height), or None.
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@ -484,8 +560,10 @@ def _describe_input_size():
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||||
"""
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desc = (f"input_size={_model_input_width}x{_model_input_height} "
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f"(source: {_model_input_size_source}")
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||||
if _model_input_size_source == INPUT_SIZE_SOURCE_FILENAME:
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desc += ", UNRELIABLE"
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||||
if _model_input_size_source == INPUT_SIZE_SOURCE_DECLARED:
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||||
desc += ", hand-entered — verify if inference fails"
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||||
elif _model_input_size_source == INPUT_SIZE_SOURCE_KNOWN_ID:
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desc += ", UNRELIABLE — guessed from a built-in model-id table"
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||||
elif _model_input_size_source == INPUT_SIZE_SOURCE_DEFAULT:
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||||
desc += ", UNRELIABLE — no size information available anywhere"
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return desc + ")"
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@ -495,21 +573,43 @@ def _resolve_input_size(model_id, nef_path, nef=None, declared_input_size=None):
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||||
"""Resolve the model input size from the most trustworthy source available.
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優先序（愈前面愈可信）：
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1. SDK — 模型自己宣告的 input tensor shape。唯一可靠的來源。
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2. declared — models.json / metadata.json 的 inputSize。人填的，可能亂填。
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3. filename — 檔名的 wNNNhNNN / 已知 model id。猜的。
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4. default — 都沒有，寫死 224。
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3 與 4 由 _detect_model_type_by_heuristics 負責（維持既有行為不變）；
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本函式只在 1 或 2 有值時覆寫它。
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1. SDK — 模型自己宣告的 input tensor shape。唯一完全可靠：那是
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模型編譯進 .nef 的事實，不是任何人的說法。
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2. filename — 檔名 wNNNhNNN **明確解析出來**的值。由模型編譯工具鏈
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產生（kl520_20004_fcos-drk53s_w512h512.nef 這種格式），
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沒有人為亂填的空間。注意：只有真的解析到才算這一層，
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解析不到不會退化成 backbone 預設值假裝有來源。
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3. declared — models.json / metadata.json 的 inputSize，**使用者手填**。
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4. known id — 內建 KNOWN_MODELS 表，Kneron 官方模型的固定尺寸。
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5. default — 都沒有，backbone 慣用值（多為 224）。
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⚠️ 為什麼 declared 排在 filename **之後**（2026-07 Windows regression）：
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上傳表單的 inputSize 欄位過去長期沒有實際作用，既有資料裡的值大多是
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使用者隨手填的垃圾（實際案例：填 640x640、模型其實 224x224）。把它排在
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檔名之前，等於讓最不可信的來源壓過工具鏈產生的事實。
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但也不能無腦把 declared 降到最後：使用者若是刻意填對的，它仍然比
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「檔名沒有尺寸資訊時的寫死預設值」可信 —— 所以它排在 known id / default
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之前，只讓位給 SDK 與檔名明確解析。
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known id 排在 declared 之後而非之前：KNOWN_MODELS 只涵蓋 Kneron 官方
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幾個內建模型，且那些檔名本來就帶 wNNNhNNN（會在第 2 層就命中）；真正
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落到這層的情境是「id 撞上官方編號但檔案已被換過」，此時使用者的宣告
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反而比我們的內建表貼近現實。
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本函式負責 1–3 層；4 與 5 由 _detect_model_type_by_heuristics 收尾
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（它同時要決定 model type，順道寫入尺寸）。
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"""
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global _model_input_size_source
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# 先降級成 default —— 否則上一個模型留下的 SDK / declared 標記會讓
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# 先降級成 default —— 否則上一個模型留下的較可信標記會讓
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# _detect_model_type_by_heuristics 誤以為「已有更可信來源」而不敢寫，
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||||
# 新模型就會沿用舊模型的尺寸（靜默、且只在換模型時才出現）。
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_model_input_size_source = INPUT_SIZE_SOURCE_DEFAULT
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declared = _normalize_declared_input_size(declared_input_size)
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||||
# ── 1. SDK：模型自己說的 ────────────────────────────────────────
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if nef is not None:
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sdk_size = _input_size_from_nef(nef, model_id=model_id)
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@ -517,18 +617,48 @@ def _resolve_input_size(model_id, nef_path, nef=None, declared_input_size=None):
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||||
_set_model_input_size(sdk_size[0], sdk_size[1],
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||||
INPUT_SIZE_SOURCE_SDK)
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||||
_log(f"Model input size resolved: {_describe_input_size()}")
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||||
_warn_if_declared_disagrees(declared)
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||||
return
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||||
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||||
# ── 2. declared：外部（models.json / metadata.json）宣告的 ───────
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declared = _normalize_declared_input_size(declared_input_size)
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||||
# ── 2. filename：工具鏈產生的 wNNNhNNN，**明確解析到**才算 ────────
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||||
basename = os.path.basename(nef_path).lower() if nef_path else ""
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||||
from_name = _size_from_name_or_none(basename)
|
||||
if from_name is not None:
|
||||
_set_model_input_size(from_name[0], from_name[1],
|
||||
INPUT_SIZE_SOURCE_FILENAME)
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||||
_log(f"Model input size resolved: {_describe_input_size()} "
|
||||
f"— SDK did not report an input shape, parsed from the filename")
|
||||
_warn_if_declared_disagrees(declared)
|
||||
return
|
||||
|
||||
# ── 3. declared：外部（models.json / metadata.json）宣告的 ───────
|
||||
if declared is not None:
|
||||
_set_model_input_size(declared[0], declared[1],
|
||||
INPUT_SIZE_SOURCE_DECLARED)
|
||||
_log(f"Model input size resolved: {_describe_input_size()} "
|
||||
f"— SDK did not report an input shape, using the declared value")
|
||||
f"— no SDK shape and no size in the filename, falling back to "
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||||
f"the user-declared value (this value is hand-entered and is a "
|
||||
f"likely cause if inference fails with KP_ERROR_INVALID_PARAM)")
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||||
return
|
||||
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||||
# ── 3 / 4. 交給檔名 heuristics（它自己會寫 source）──────────────
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||||
# ── 4 / 5. 交給 known id / 檔名 heuristics（它自己會寫 source）────
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def _warn_if_declared_disagrees(declared):
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"""Log when the user-declared size contradicts the source we actually used.
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||||
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這行 log 是使用者「為什麼我填的尺寸沒有生效」的唯一線索。不改行為 ——
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declared 本來就該讓位給更可信的來源，但要讓人看得見它被讓位了。
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||||
"""
|
||||
if declared is None:
|
||||
return
|
||||
if (declared[0], declared[1]) == (_model_input_width, _model_input_height):
|
||||
return
|
||||
_log(f"Note: declared input size {declared[0]}x{declared[1]} "
|
||||
f"(hand-entered) disagrees with the resolved "
|
||||
f"{_model_input_width}x{_model_input_height} "
|
||||
f"(source: {_model_input_size_source}); the more trustworthy source "
|
||||
f"wins. Update the model's declared size if the declared one is right.")
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||||
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||||
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||||
def _normalize_declared_input_size(declared):
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||||
@ -595,21 +725,22 @@ def _detect_model_type_by_heuristics(model_id, nef_path):
|
||||
"""
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global _model_type
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||||
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||||
keep_size = _model_input_size_source in (INPUT_SIZE_SOURCE_SDK,
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||||
INPUT_SIZE_SOURCE_DECLARED)
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||||
# _resolve_input_size 已處理 SDK / filename / declared 三層。只有它什麼
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||||
# 都沒找到（source 仍是 default）時，這裡的猜測才有機會生效。
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keep_size = _model_input_size_source != INPUT_SIZE_SOURCE_DEFAULT
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||||
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||||
def apply_size(width, height):
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||||
"""Write the guessed size unless a better source already won."""
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||||
def apply_size(width, height, source):
|
||||
"""Write the guessed size unless a more trustworthy source already won."""
|
||||
if keep_size:
|
||||
return
|
||||
_set_model_input_size(width, height, INPUT_SIZE_SOURCE_FILENAME)
|
||||
_set_model_input_size(width, height, source)
|
||||
|
||||
# Check known model IDs
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if model_id in KNOWN_MODELS:
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_model_type, known_size = KNOWN_MODELS[model_id]
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# 已知 model id 的尺寸是 Kneron 官方模型的固定值，比檔名可信，
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||||
# 但仍不如模型自己宣告的 shape。
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apply_size(known_size, known_size)
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||||
# 已知 model id 的尺寸是 Kneron 官方模型的固定值。比寫死的 backbone
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||||
# 預設值可信，但不如 SDK / 檔名 / 使用者宣告（見 _resolve_input_size）。
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||||
apply_size(known_size, known_size, INPUT_SIZE_SOURCE_KNOWN_ID)
|
||||
_log(f"Model type detected by ID {model_id}: {_model_type} "
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||||
f"({_describe_input_size()})")
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||||
return
|
||||
@ -617,49 +748,65 @@ def _detect_model_type_by_heuristics(model_id, nef_path):
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||||
# Fallback: try to infer from filename
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||||
basename = os.path.basename(nef_path).lower() if nef_path else ""
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||||
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||||
# 這裡的尺寸一律是「該 backbone 的慣用值」——檔名真的帶 wNNNhNNN 時
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||||
# _resolve_input_size 第 2 層早就命中了，走到這裡代表檔名沒有尺寸資訊，
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||||
# 所以 source 是 default 而不是 filename（不可讓預設值偽裝成解析結果）。
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||||
if "yolov5" in basename:
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||||
_model_type = "yolov5s"
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||||
# Try to parse input size from filename like w640h640
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||||
apply_size(*_parse_size_from_name(basename, default=640))
|
||||
apply_size(640, 640, INPUT_SIZE_SOURCE_DEFAULT)
|
||||
elif "fcos" in basename:
|
||||
_model_type = "fcos"
|
||||
apply_size(*_parse_size_from_name(basename, default=512))
|
||||
apply_size(512, 512, INPUT_SIZE_SOURCE_DEFAULT)
|
||||
elif "ssd" in basename:
|
||||
_model_type = "ssd"
|
||||
apply_size(*_parse_size_from_name(basename, default=320))
|
||||
apply_size(320, 320, INPUT_SIZE_SOURCE_DEFAULT)
|
||||
elif "resnet" in basename or "classification" in basename:
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||||
_model_type = "resnet18"
|
||||
apply_size(*_parse_size_from_name(basename, default=224))
|
||||
apply_size(224, 224, INPUT_SIZE_SOURCE_DEFAULT)
|
||||
elif "tiny_yolo" in basename or "tinyyolo" in basename:
|
||||
_model_type = "tiny_yolov3"
|
||||
apply_size(*_parse_size_from_name(basename, default=224))
|
||||
apply_size(224, 224, INPUT_SIZE_SOURCE_DEFAULT)
|
||||
else:
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||||
# Default: assume YOLO-like detection.
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# 仍嘗試從檔名的 wNNNhNNN 取 input size（與上面各分支一致）；
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||||
# 取不到才用 224。對「外部指定 classification 但檔名沒有型別關鍵字」
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||||
# 的自訂模型特別重要 —— input size 與 task type 是兩件獨立的事。
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||||
# 對「外部指定 classification 但檔名沒有型別關鍵字」的自訂模型特別
|
||||
# 重要 —— input size 與 task type 是兩件獨立的事。
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||||
_model_type = "tiny_yolov3"
|
||||
apply_size(*_parse_size_from_name(basename, default=224))
|
||||
apply_size(224, 224, INPUT_SIZE_SOURCE_DEFAULT)
|
||||
|
||||
_log(f"Model type detected by filename '{basename}': {_model_type} "
|
||||
f"({_describe_input_size()})")
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||||
|
||||
|
||||
def _parse_size_from_name(name, default=224):
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||||
"""Extract (width, height) from a filename like 'w640h640' or 'w256h192'.
|
||||
def _size_from_name_or_none(name):
|
||||
"""Extract (width, height) from a filename like 'w640h640' / 'w256h192'.
|
||||
|
||||
回傳兩軸而非單一數值：檔名本來就同時帶了寬與高，舊版只取 width 丟掉
|
||||
height，非正方形模型會被當成正方形（尺寸錯了不報錯、只會靜默給錯結果）。
|
||||
**解析不出來時回 None**，不回任何預設值 —— 這個「有解析到 vs 沒解析到」
|
||||
的區分是新優先序的前提：真的從檔名讀到尺寸時它比使用者手填的 declared
|
||||
可信（工具鏈產生、沒有亂填空間）；沒讀到時它什麼都不是，絕不能讓
|
||||
backbone 的慣用預設值（224 / 640 …）偽裝成「從檔名來的」而蓋掉 declared。
|
||||
|
||||
取不到時兩軸都回 default（呼叫端傳進來的是該 backbone 的慣用正方形尺寸）。
|
||||
舊版 _parse_size_from_name 把兩者混在同一個回傳值裡，呼叫端無從分辨。
|
||||
"""
|
||||
import re
|
||||
m = re.search(r'w(\d+)h(\d+)', name)
|
||||
if m:
|
||||
m = re.search(r'w(\d+)h(\d+)', name or "")
|
||||
if not m:
|
||||
return None
|
||||
width = int(m.group(1))
|
||||
height = int(m.group(2))
|
||||
if _is_reasonable_input_dim(width) and _is_reasonable_input_dim(height):
|
||||
return (width, height)
|
||||
return None
|
||||
|
||||
|
||||
def _parse_size_from_name(name, default=224):
|
||||
"""Backward-compatible wrapper: returns (default, default) when unparsed.
|
||||
|
||||
保留給既有呼叫端 / 測試。新程式碼請用 _size_from_name_or_none —— 它能
|
||||
分辨「解析成功」與「用了 default」，那是決定優先序所必需的資訊。
|
||||
"""
|
||||
parsed = _size_from_name_or_none(name)
|
||||
if parsed is not None:
|
||||
return parsed
|
||||
return (default, default)
|
||||
|
||||
|
||||
@ -1963,7 +2110,38 @@ def handle_inference(params):
|
||||
except Exception as e:
|
||||
import traceback
|
||||
_log(f"Inference EXCEPTION: {type(e).__name__}: {e}\n{traceback.format_exc()}")
|
||||
return {"error": str(e)}
|
||||
return {"error": _annotate_inference_error(e)}
|
||||
|
||||
|
||||
# KP_ERROR_INVALID_PARAM_12 幾乎都是「送進去的影像尺寸不是模型要的」。
|
||||
# SDK 只回一個對使用者毫無意義的錯誤碼，不會說是哪個參數不對。
|
||||
_INVALID_PARAM_MARKERS = ("KP_ERROR_INVALID_PARAM", "Error code: 12")
|
||||
|
||||
|
||||
def _annotate_inference_error(exc):
|
||||
"""Attach input-size context to errors that are most likely size mismatches.
|
||||
|
||||
為什麼要做這件事：KP_ERROR_INVALID_PARAM_12 對使用者完全無法理解，而
|
||||
尺寸不符是它最常見的成因。把「當前用的尺寸 + 尺寸從哪來」直接寫進錯誤
|
||||
訊息，下次遇到就不必再從 log 反推來源（2026-07 那次繞了一大圈）。
|
||||
"""
|
||||
message = str(exc)
|
||||
if not any(marker in message for marker in _INVALID_PARAM_MARKERS):
|
||||
return message
|
||||
|
||||
hint = (f"推論失敗（KP_ERROR_INVALID_PARAM）。"
|
||||
f"當前 input_size={_model_input_width}x{_model_input_height} "
|
||||
f"(source: {_model_input_size_source})。"
|
||||
f"若模型實際尺寸不同，這是最可能的原因。")
|
||||
if _model_input_size_source == INPUT_SIZE_SOURCE_DECLARED:
|
||||
hint += ("此尺寸來自上傳時手動填寫的欄位（非模型自述），"
|
||||
"請優先確認它是否填錯。")
|
||||
elif _model_input_size_source in (INPUT_SIZE_SOURCE_KNOWN_ID,
|
||||
INPUT_SIZE_SOURCE_DEFAULT):
|
||||
hint += ("此尺寸是在沒有任何可靠來源時推測的，"
|
||||
"請於模型設定中填入正確的輸入尺寸。")
|
||||
_log(hint)
|
||||
return f"{hint} 原始錯誤：{message}"
|
||||
|
||||
|
||||
# ── Firmware upgrade (A 階段 M9-1) ───────────────────────────────────
|
||||
|
||||
@ -17,6 +17,7 @@ Mock-based tests — no real Kneron dongle needed. 覆蓋：
|
||||
"""
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import base64
|
||||
import os
|
||||
import sys
|
||||
import unittest
|
||||
@ -493,17 +494,24 @@ class TestDetectModelType(BridgeStateTestCase):
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_type, "fcos")
|
||||
|
||||
|
||||
# ── Input size 三層來源（SDK > declared > filename guess）─────────────
|
||||
# ── Input size 五層來源 ───────────────────────────────────────────────
|
||||
# SDK > filename(明確解析) > declared(手填) > known model id > default
|
||||
#
|
||||
# 背景：input size 舊版**完全來自檔名猜測**。使用者的
|
||||
# 背景一：input size 最初**完全來自檔名猜測**。使用者的
|
||||
# 1784536643_models_520.nef 檔名既無 wNNNhNNN 也無型別關鍵字 → 落 else 分支
|
||||
# → 寫死 224 → 圖片被縮到錯的尺寸送進 NPU → 分類結果錯誤，**但不報錯**。
|
||||
#
|
||||
# 背景二（2026-07 Windows regression）：加入 declared 層時把它排在檔名之前，
|
||||
# 但上傳表單的 inputSize 欄位長期沒有實際作用、使用者是隨手填的。Windows 的
|
||||
# KneronPLUS 3.1.2 又讀不到 SDK shape（見 FakeTensorDescriptor312），於是垃圾
|
||||
# declared 值成為實際採用值 → KP_ERROR_INVALID_PARAM_12。
|
||||
class FakeTensorDescriptor:
|
||||
"""Mirror of kp.TensorDescriptor 的 shape 介面。
|
||||
"""Mirror of kp.TensorDescriptor 的 shape 介面（KneronPLUS 2.0.0 版）。
|
||||
|
||||
只實作 bridge 真正會讀的兩個屬性。真 SDK 物件的行為已用 venv 的
|
||||
kp.TensorDescriptor 實跑驗證過（見 handover note），此處用 fake 讓
|
||||
測試不依賴 KneronPLUS 安裝。
|
||||
kp.TensorDescriptor 實跑驗證過（2.0.0：shape_onnx / shape_npu 平鋪在
|
||||
TensorDescriptor 上、無 tensor_shape_info），此處用 fake 讓測試不依賴
|
||||
KneronPLUS 安裝。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def __init__(self, shape_onnx=None, shape_npu=None):
|
||||
@ -511,6 +519,47 @@ class FakeTensorDescriptor:
|
||||
self.shape_npu = list(shape_npu or [])
|
||||
|
||||
|
||||
class FakeShapeInfoDataV1:
|
||||
"""KneronPLUS 3.x TensorShapeInfoV1：shape_onnx / shape_npu。"""
|
||||
|
||||
def __init__(self, shape_onnx=None, shape_npu=None):
|
||||
self.shape_onnx = list(shape_onnx or [])
|
||||
self.shape_npu = list(shape_npu or [])
|
||||
self.axis_permutation_onnx_to_npu = []
|
||||
|
||||
|
||||
class FakeShapeInfoDataV2:
|
||||
"""KneronPLUS 3.x TensorShapeInfoV2：單一 shape（docstring 明寫是 ONNX shape）。"""
|
||||
|
||||
def __init__(self, shape=None):
|
||||
self.shape = list(shape or [])
|
||||
self.stride_onnx = []
|
||||
self.stride_npu = []
|
||||
|
||||
|
||||
class FakeShapeInfo:
|
||||
def __init__(self, data):
|
||||
self.version = 1
|
||||
self.data = data
|
||||
|
||||
|
||||
class FakeTensorDescriptor312:
|
||||
"""Mirror of kp.TensorDescriptor 的 3.1.2 結構。
|
||||
|
||||
關鍵差異（從 vendor/wheels/windows/KneronPLUS-3.1.2 的 KPValue.py 讀出）：
|
||||
3.1.2 的 TensorDescriptor **沒有** shape_onnx / shape_npu 屬性，shape 被
|
||||
搬進巢狀的 tensor_shape_info.data（V1 或 V2）。舊寫法的
|
||||
getattr(node, "shape_onnx") 會拋 AttributeError 被靜默吃掉 → SDK 層永遠
|
||||
落空 → 這就是 Windows「SDK did not report an input shape」的真正原因。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def __init__(self, data):
|
||||
self.index = 0
|
||||
self.name = "input"
|
||||
self.data_layout = 0
|
||||
self.tensor_shape_info = FakeShapeInfo(data)
|
||||
|
||||
|
||||
class FakeSingleModel:
|
||||
def __init__(self, model_id=0, input_nodes=None):
|
||||
self.id = model_id
|
||||
@ -623,8 +672,9 @@ class TestInputSizeFromSDK(BridgeStateTestCase):
|
||||
raise RuntimeError("boom")
|
||||
|
||||
bridge._detect_model_type(20004, "/x/fcos.nef", nef=Exploding())
|
||||
# 檔名沒有 wNNNhNNN、但 model id 命中 KNOWN_MODELS → known-model-id 層
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_size_source,
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_FILENAME)
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_KNOWN_ID)
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_width, 512)
|
||||
|
||||
|
||||
@ -639,11 +689,32 @@ class TestInputSizeDeclared(BridgeStateTestCase):
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_size_source,
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_DECLARED)
|
||||
|
||||
def test_declared_beats_filename_guess(self):
|
||||
def test_filename_parse_beats_declared(self):
|
||||
"""檔名明確解析出的尺寸勝過手填的 declared。
|
||||
|
||||
2026-07 Windows regression 的直接 regression test：舊版把 declared
|
||||
排在檔名之前，使用者隨手填的 640x640 蓋掉了檔名裡工具鏈產生的真值，
|
||||
送進 NPU 得到 KP_ERROR_INVALID_PARAM_12。
|
||||
"""
|
||||
bridge._detect_model_type(None, "/x/custom_w320h320.nef",
|
||||
declared_input_size={"width": 416,
|
||||
"height": 416})
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_width, 320)
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_size_source,
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_FILENAME)
|
||||
|
||||
def test_declared_beats_backbone_default(self):
|
||||
"""檔名沒有尺寸資訊時，手填的 declared 仍勝過寫死的預設值。
|
||||
|
||||
不能因為 declared 不可信就無腦降到最後 —— 它比「什麼資訊都沒有時
|
||||
的 backbone 慣用值」貼近現實。
|
||||
"""
|
||||
bridge._detect_model_type(None, "/x/custom.nef",
|
||||
declared_input_size={"width": 416,
|
||||
"height": 416})
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_width, 416)
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_size_source,
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_DECLARED)
|
||||
|
||||
def test_declared_accepts_tuple(self):
|
||||
self.assertEqual(bridge._normalize_declared_input_size((256, 192)),
|
||||
@ -688,8 +759,272 @@ class TestInputSizeDeclared(BridgeStateTestCase):
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_FILENAME)
|
||||
|
||||
|
||||
class TestInputSizeSDK312Layout(BridgeStateTestCase):
|
||||
"""SDK 層必須同時支援 KneronPLUS 2.0.0 與 3.1.2 兩種結構。
|
||||
|
||||
Windows 用 3.1.2、macOS 用 2.0.0。只支援其中一種等於在另一個平台上
|
||||
整個 SDK 層靜默失效、掉到下一層 fallback。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def _nef_312(self, data, model_id=0):
|
||||
return FakeNefDescriptor([
|
||||
FakeSingleModel(model_id=model_id,
|
||||
input_nodes=[FakeTensorDescriptor312(data)])
|
||||
])
|
||||
|
||||
def test_312_v1_shape_onnx_is_read(self):
|
||||
nef = self._nef_312(FakeShapeInfoDataV1(shape_onnx=[1, 3, 224, 224]))
|
||||
self.assertEqual(bridge._input_size_from_nef(nef), (224, 224))
|
||||
|
||||
def test_312_v2_shape_is_read(self):
|
||||
"""V2 只有單一 shape 欄位，docstring 明寫是 ONNX shape。"""
|
||||
nef = self._nef_312(FakeShapeInfoDataV2(shape=[1, 3, 256, 192]))
|
||||
self.assertEqual(bridge._input_size_from_nef(nef), (192, 256))
|
||||
|
||||
def test_312_v1_falls_back_to_shape_npu(self):
|
||||
nef = self._nef_312(FakeShapeInfoDataV1(shape_onnx=[],
|
||||
shape_npu=[1, 3, 320, 320]))
|
||||
self.assertEqual(bridge._input_size_from_nef(nef), (320, 320))
|
||||
|
||||
def test_312_layout_resolves_end_to_end_and_beats_bad_declared(self):
|
||||
"""3.1.2 結構讀得到時，使用者亂填的 declared 不該有機會生效。
|
||||
|
||||
這正是 Windows 實機的情境：模型是 224x224、使用者填了 640x640。
|
||||
"""
|
||||
nef = self._nef_312(FakeShapeInfoDataV1(shape_onnx=[1, 3, 224, 224]),
|
||||
model_id=999)
|
||||
bridge._detect_model_type(999, "/x/model.nef", nef=nef,
|
||||
declared_input_size={"width": 640,
|
||||
"height": 640})
|
||||
self.assertEqual((bridge._model_input_width, bridge._model_input_height),
|
||||
(224, 224))
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_size_source,
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_SDK)
|
||||
|
||||
def test_200_layout_still_works(self):
|
||||
"""不可為了支援 3.1.2 而弄壞 2.0.0（macOS 正在用）。"""
|
||||
self.assertEqual(
|
||||
bridge._input_size_from_nef(nef_with_shape([1, 3, 224, 224])),
|
||||
(224, 224))
|
||||
|
||||
def test_node_without_any_shape_attribute_returns_none(self):
|
||||
"""完全不認識的結構 → None（讓呼叫端 fallback），不可拋例外。"""
|
||||
class Alien:
|
||||
index = 0
|
||||
|
||||
nef = FakeNefDescriptor([
|
||||
FakeSingleModel(model_id=0, input_nodes=[Alien()])])
|
||||
self.assertIsNone(bridge._input_size_from_nef(nef))
|
||||
|
||||
def test_shape_info_without_data_returns_none(self):
|
||||
class HalfBaked:
|
||||
tensor_shape_info = FakeShapeInfo(None)
|
||||
|
||||
nef = FakeNefDescriptor([
|
||||
FakeSingleModel(model_id=0, input_nodes=[HalfBaked()])])
|
||||
self.assertIsNone(bridge._input_size_from_nef(nef))
|
||||
|
||||
|
||||
class TestInputSizePriorityOrder(BridgeStateTestCase):
|
||||
"""五層優先序的逐層驗證（2026-07 Windows regression 的核心防護）。
|
||||
|
||||
可信度理由：
|
||||
SDK 模型自己編譯進 .nef 的事實
|
||||
filename 模型編譯工具鏈產生的 wNNNhNNN，無人為亂填空間
|
||||
declared 使用者在上傳表單手填，實測大多是隨手填的
|
||||
known id 內建表，只涵蓋官方模型
|
||||
default 寫死的 backbone 慣用值
|
||||
"""
|
||||
|
||||
NEF_224 = staticmethod(lambda: nef_with_shape([1, 3, 224, 224],
|
||||
model_id=20005))
|
||||
|
||||
def test_sdk_beats_everything(self):
|
||||
bridge._detect_model_type(
|
||||
20005, "/x/yolov5_w640h640.nef",
|
||||
nef=nef_with_shape([1, 3, 224, 224], model_id=20005),
|
||||
declared_input_size={"width": 512, "height": 512})
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_width, 224)
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_size_source,
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_SDK)
|
||||
|
||||
def test_filename_beats_declared_and_known_id(self):
|
||||
"""SDK 缺席時，檔名解析值勝過手填 declared 與內建表。"""
|
||||
bridge._detect_model_type(20005, "/x/yolov5_w320h320.nef",
|
||||
declared_input_size={"width": 640,
|
||||
"height": 640})
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_width, 320)
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_size_source,
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_FILENAME)
|
||||
|
||||
def test_declared_beats_known_id(self):
|
||||
"""檔名無尺寸時，使用者宣告勝過內建 KNOWN_MODELS 表。"""
|
||||
bridge._detect_model_type(20005, "/x/model.nef",
|
||||
declared_input_size={"width": 416,
|
||||
"height": 416})
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_width, 416)
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_size_source,
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_DECLARED)
|
||||
|
||||
def test_known_id_beats_default(self):
|
||||
bridge._detect_model_type(20005, "/x/model.nef")
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_width, 640)
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_size_source,
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_KNOWN_ID)
|
||||
|
||||
def test_default_is_last_resort(self):
|
||||
bridge._detect_model_type(None, "/x/model.nef")
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_width, 224)
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_size_source,
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_DEFAULT)
|
||||
|
||||
def test_windows_regression_exact_scenario(self):
|
||||
"""使用者實機情境的完整重現。
|
||||
|
||||
model.nef（檔名無尺寸）+ SDK 讀不到（3.1.2 舊寫法）+ 手填 640x640。
|
||||
改動前：declared 勝出 → 640x640 → Error 12。
|
||||
期望：declared 不該被當成可靠來源後就無條件採用 —— 但此情境下它
|
||||
確實是唯一有值的來源，所以仍會被用；關鍵是 log / 錯誤訊息要明講
|
||||
它是手填的（見 TestInferenceErrorDiagnostics）。
|
||||
"""
|
||||
bridge._detect_model_type(None, "/x/model.nef",
|
||||
declared_input_size={"width": 640,
|
||||
"height": 640})
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_size_source,
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_DECLARED)
|
||||
self.assertIn("hand-entered", bridge._describe_input_size())
|
||||
|
||||
def test_invalid_declared_does_not_block_lower_layers(self):
|
||||
"""declared 被判定為垃圾時要真的讓位，不是卡在中間。"""
|
||||
bridge._detect_model_type(20005, "/x/model.nef",
|
||||
declared_input_size={"width": 0,
|
||||
"height": 0})
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_width, 640)
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_size_source,
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_KNOWN_ID)
|
||||
|
||||
def test_non_square_filename_parse_wins_both_axes(self):
|
||||
bridge._detect_model_type(None, "/x/custom_w256h192.nef",
|
||||
declared_input_size={"width": 640,
|
||||
"height": 640})
|
||||
self.assertEqual((bridge._model_input_width, bridge._model_input_height),
|
||||
(256, 192))
|
||||
|
||||
def test_absurd_filename_size_is_rejected_and_falls_through(self):
|
||||
"""檔名解析出不合理值 → 不算解析成功，讓位給 declared。"""
|
||||
bridge._detect_model_type(None, "/x/m_w99999999h99999999.nef",
|
||||
declared_input_size={"width": 416,
|
||||
"height": 416})
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_width, 416)
|
||||
self.assertEqual(bridge._model_input_size_source,
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_DECLARED)
|
||||
|
||||
|
||||
class TestSizeFromNameOrNone(BridgeStateTestCase):
|
||||
"""_size_from_name_or_none 必須能分辨「解析成功」與「沒有尺寸資訊」。
|
||||
|
||||
這個區分是新優先序的前提：分不出來就無法決定「檔名該不該贏過 declared」。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def test_returns_none_when_no_size_in_name(self):
|
||||
self.assertIsNone(bridge._size_from_name_or_none("model.nef"))
|
||||
self.assertIsNone(bridge._size_from_name_or_none(
|
||||
"1784536643_models_520.nef"))
|
||||
|
||||
def test_returns_parsed_size(self):
|
||||
self.assertEqual(bridge._size_from_name_or_none("m_w640h480.nef"),
|
||||
(640, 480))
|
||||
|
||||
def test_returns_none_for_absurd_values(self):
|
||||
self.assertIsNone(
|
||||
bridge._size_from_name_or_none("m_w99999999h99999999.nef"))
|
||||
|
||||
def test_returns_none_for_empty_and_none(self):
|
||||
self.assertIsNone(bridge._size_from_name_or_none(""))
|
||||
self.assertIsNone(bridge._size_from_name_or_none(None))
|
||||
|
||||
def test_wrapper_still_returns_default(self):
|
||||
"""既有呼叫端 / 測試靠 _parse_size_from_name 的 default 行為。"""
|
||||
self.assertEqual(bridge._parse_size_from_name("m.nef", default=512),
|
||||
(512, 512))
|
||||
self.assertEqual(bridge._parse_size_from_name("m_w320h320.nef"),
|
||||
(320, 320))
|
||||
|
||||
|
||||
class TestInferenceErrorDiagnostics(BridgeStateTestCase):
|
||||
"""Error 12 必須自帶「當前尺寸 + 來源」，否則使用者無從判斷。"""
|
||||
|
||||
def test_invalid_param_error_is_annotated_with_size_and_source(self):
|
||||
bridge._set_model_input_size(640, 640,
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_DECLARED)
|
||||
msg = bridge._annotate_inference_error(
|
||||
RuntimeError("ApiKPException: Error raised in function: _init_. "
|
||||
"Error code: 12. Description: "
|
||||
"ApiReturnCode.KP_ERROR_INVALID_PARAM_12"))
|
||||
self.assertIn("640x640", msg)
|
||||
self.assertIn("declared", msg)
|
||||
self.assertIn("手動填寫", msg)
|
||||
self.assertIn("Error code: 12", msg) # 原始錯誤不可被吃掉
|
||||
|
||||
def test_default_source_gets_its_own_hint(self):
|
||||
bridge._set_model_input_size(224, 224,
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_DEFAULT)
|
||||
msg = bridge._annotate_inference_error(
|
||||
RuntimeError("KP_ERROR_INVALID_PARAM_12"))
|
||||
self.assertIn("224x224", msg)
|
||||
self.assertIn("推測", msg)
|
||||
|
||||
def test_sdk_source_still_reports_size_without_blaming_user(self):
|
||||
bridge._set_model_input_size(224, 224, bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_SDK)
|
||||
msg = bridge._annotate_inference_error(
|
||||
RuntimeError("KP_ERROR_INVALID_PARAM_12"))
|
||||
self.assertIn("224x224", msg)
|
||||
self.assertNotIn("手動填寫", msg)
|
||||
|
||||
def test_unrelated_errors_are_left_untouched(self):
|
||||
"""不可把所有錯誤都貼上尺寸標籤，那會誤導排查方向。"""
|
||||
self.assertEqual(bridge._annotate_inference_error(
|
||||
RuntimeError("device disconnected")), "device disconnected")
|
||||
|
||||
def test_handle_inference_surfaces_annotation(self):
|
||||
"""端到端：錯誤訊息要真的傳到 JSON-RPC 回應。
|
||||
|
||||
注入點刻意選 kp.GenericInputNodeImage 而非 cv2.imdecode：cv2 是選配
|
||||
相依（bridge 用 HAS_CV2 flag 處理缺席），開發機 / CI 沒裝時
|
||||
bridge.cv2 根本不存在，測試會在 patch 階段就 AttributeError。本測試
|
||||
要驗的是「try 內任何例外 → _annotate_inference_error → 進到回應的
|
||||
error 欄位」這條路，跟例外從哪一行拋出無關，所以改用兩種環境都必定
|
||||
存在的注入點（kp 已由本檔 fake），有沒有 cv2 都跑得到斷言。
|
||||
|
||||
另外把 HAS_CV2 釘成 False：實機有 cv2 時會真的去 imdecode 這 16 個
|
||||
junk bytes 而提早回 "failed to decode image"，根本走不到注入點。釘住
|
||||
才能讓兩種環境跑同一條路徑。
|
||||
"""
|
||||
bridge._device_group = object()
|
||||
bridge._model_id = 1
|
||||
bridge._set_model_input_size(640, 640,
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_DECLARED)
|
||||
with mock.patch.object(bridge, "HAS_CV2", False), \
|
||||
mock.patch.object(bridge.kp, "GenericImageInferenceDescriptor",
|
||||
lambda **kw: object(), create=True), \
|
||||
mock.patch.object(
|
||||
bridge.kp, "GenericInputNodeImage",
|
||||
side_effect=RuntimeError("KP_ERROR_INVALID_PARAM_12"),
|
||||
create=True), \
|
||||
mock.patch.object(bridge.kp, "ImageFormat",
|
||||
mock.Mock(KP_IMAGE_FORMAT_RGB565="rgb565"),
|
||||
create=True), \
|
||||
silence_log():
|
||||
res = bridge.handle_inference({"image_base64": base64.b64encode(
|
||||
b"\x00" * 16).decode()})
|
||||
self.assertIn("640x640", res["error"])
|
||||
self.assertIn("declared", res["error"])
|
||||
# 原始錯誤不可被吃掉 —— 只加註解、不取代。
|
||||
self.assertIn("KP_ERROR_INVALID_PARAM_12", res["error"])
|
||||
|
||||
|
||||
class TestInputSizeFilenameFallback(BridgeStateTestCase):
|
||||
"""第 3 層：檔名猜測。維持既有行為，不可回歸。"""
|
||||
"""檔名 / 內建表 / 預設值層。維持既有解析結果，不可回歸。"""
|
||||
|
||||
def test_bundled_models_resolve_exactly_as_before(self):
|
||||
"""既有 detection 模型的尺寸一個都不能變。
|
||||
@ -923,11 +1258,16 @@ class TestHandleLoadModel(BridgeStateTestCase):
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_FILENAME)
|
||||
|
||||
def test_input_size_fields_absent_from_request_is_backward_compatible(self):
|
||||
"""不帶 input_size 的舊呼叫端行為完全不變。"""
|
||||
"""不帶 input_size 的舊呼叫端，解析出的尺寸不變。
|
||||
|
||||
來源標記為 default 而非 filename：這個檔名沒有 wNNNhNNN，224 是
|
||||
backbone 慣用預設值。舊版把它標成 filename，等於讓寫死的預設值
|
||||
偽裝成「從檔名解析出來的」，是這次修正要消除的混淆。
|
||||
"""
|
||||
res = bridge.handle_load_model({"path": "/x/1784536643_models_520.nef"})
|
||||
self.assertEqual(res["input_size"], 224)
|
||||
self.assertEqual(res["input_size_source"],
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_FILENAME)
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_DEFAULT)
|
||||
|
||||
def test_failed_load_does_not_change_input_size(self):
|
||||
"""defer-until-success：載入失敗 → 尺寸與來源都不可被動到。"""
|
||||
@ -1209,8 +1549,12 @@ class TestHandleSetInferenceOptions(BridgeStateTestCase):
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_SDK)
|
||||
|
||||
def test_switch_preserves_declared_input_size(self):
|
||||
"""同理：declared 也不可在切換時被檔名猜測蓋掉。"""
|
||||
bridge.handle_load_model({"path": "/x/fcos_w512h512.nef",
|
||||
"""同理：declared 也不可在切換時被 backbone 預設值蓋掉。
|
||||
|
||||
檔名不帶 wNNNhNNN（否則檔名這層會先贏，那是另一個 case），
|
||||
所以 declared 是最可信的來源，切解析方式後必須原封不動。
|
||||
"""
|
||||
bridge.handle_load_model({"path": "/x/fcos.nef",
|
||||
"task_type": "object_detection",
|
||||
"input_size": {"width": 320, "height": 256}})
|
||||
self.assertEqual((bridge._model_input_width, bridge._model_input_height),
|
||||
@ -1223,6 +1567,25 @@ class TestHandleSetInferenceOptions(BridgeStateTestCase):
|
||||
self.assertEqual(res["input_size_source"],
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_DECLARED)
|
||||
|
||||
def test_switch_preserves_filename_input_size_over_declared(self):
|
||||
"""檔名解析值贏過手填 declared，切解析方式後仍然如此。
|
||||
|
||||
這是 2026-07 Windows regression 的核心情境：使用者手填了垃圾尺寸，
|
||||
檔名卻帶著工具鏈產生的正確值。
|
||||
"""
|
||||
bridge.handle_load_model({"path": "/x/fcos_w512h512.nef",
|
||||
"task_type": "object_detection",
|
||||
"input_size": {"width": 640, "height": 640}})
|
||||
self.assertEqual((bridge._model_input_width, bridge._model_input_height),
|
||||
(512, 512))
|
||||
|
||||
res = bridge.handle_set_inference_options({"task_type": "classification"})
|
||||
|
||||
self.assertEqual((bridge._model_input_width, bridge._model_input_height),
|
||||
(512, 512))
|
||||
self.assertEqual(res["input_size_source"],
|
||||
bridge.INPUT_SIZE_SOURCE_FILENAME)
|
||||
|
||||
def test_labels_only_change_does_not_touch_input_size(self):
|
||||
self._fake_nef = nef_with_shape([1, 3, 320, 320], model_id=1784536643)
|
||||
self._fake_nef.target_chip = "KL520"
|
||||
|
||||
@ -10,6 +10,7 @@ import (
|
||||
"os/exec"
|
||||
"path/filepath"
|
||||
"runtime"
|
||||
"sort"
|
||||
"strconv"
|
||||
"strings"
|
||||
"sync"
|
||||
@ -946,7 +947,24 @@ func (a *App) ensureBundledPython() (string, error) {
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 已建立好就直接回傳（幂等）— 日常啟動走這條，不會暫停 hard timeout。
|
||||
//
|
||||
// ⚠️ 「python 執行檔存在」不等於「相依裝好了」。實際踩過的情境：pip
|
||||
// install 中途失敗（斷網 / 磁碟滿 / 防毒攔截），venv 與 python.exe 都在，
|
||||
// 但 `import kp` 失敗。舊版只 Stat python.exe 就 return，於是每次啟動都
|
||||
// 跳過安裝、永遠卡在同一個錯誤且沒有任何提示 —— 使用者必須手動刪掉整個
|
||||
// runtime 目錄才能復原。所以這裡要連相依一起驗。
|
||||
if _, err := os.Stat(pythonBin); err == nil {
|
||||
if a.bundledPythonDepsHealthy(runtimeDir, pythonBin, wheelsDir) {
|
||||
return pythonBin, nil
|
||||
}
|
||||
// venv 在但相依壞了 → 只補裝 wheels，不整個重建 venv。
|
||||
// 重建 venv 要重新解壓 ~100MB tarball，而失敗幾乎都出在 pip 階段；
|
||||
// 先試便宜的修法，真的不行再讓錯誤浮上來讓使用者看見。
|
||||
fmt.Fprintln(os.Stderr, "[visiona-local] venv 存在但 Python 相依不完整，重新安裝 wheels")
|
||||
if err := a.installBundledWheels(runtimeDir, pythonBin, wheelsDir); err != nil {
|
||||
return "", fmt.Errorf("venv 已存在但 Python 相依不完整，自動修復失敗：%w\n"+
|
||||
"請手動刪除 %s 後重新啟動應用程式", err, runtimeDir)
|
||||
}
|
||||
return pythonBin, nil
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -992,21 +1010,125 @@ func (a *App) ensureBundledPython() (string, error) {
|
||||
return "", fmt.Errorf("create venv: %w (%s)", err, string(out))
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 列舉 wheelsDir 下所有 .whl
|
||||
var wheels []string
|
||||
if entries, err := os.ReadDir(wheelsDir); err == nil {
|
||||
for _, e := range entries {
|
||||
if !e.IsDir() && strings.HasSuffix(e.Name(), ".whl") {
|
||||
wheels = append(wheels, filepath.Join(wheelsDir, e.Name()))
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
if err := a.installBundledWheels(runtimeDir, pythonBin, wheelsDir); err != nil {
|
||||
return "", err
|
||||
}
|
||||
|
||||
if len(wheels) == 0 {
|
||||
fmt.Fprintln(os.Stderr, "[visiona-local] WARN: no wheels found in", wheelsDir, "— venv 已建立但未安裝任何相依")
|
||||
a.setBootstrapStatus("Python 環境就緒")
|
||||
return pythonBin, nil
|
||||
}
|
||||
|
||||
// venvReadyMarkerName 是「wheels 已成功裝完」的標記檔名（放在 runtimeDir 下）。
|
||||
//
|
||||
// 存在此標記 = 上一次 installBundledWheels 完整跑完且 pip 回 0。內容是當時
|
||||
// 安裝的 wheel 檔名清單，wheels 換版（升級 KneronPLUS 等）時內容不符會觸發重裝。
|
||||
const venvReadyMarkerName = "venv-ready.txt"
|
||||
|
||||
// venvHealthProbeModules 是啟動時要驗證的關鍵模組。
|
||||
//
|
||||
// 只放「少了就完全跑不動」的三個：kp（Kneron SDK，使用者實際踩到的就是這個）、
|
||||
// numpy、cv2。不放次要相依 —— 這是日常啟動的 hot path，每多一個 import 都是成本。
|
||||
var venvHealthProbeModules = []string{"kp", "numpy", "cv2"}
|
||||
|
||||
// bundledPythonDepsHealthy 檢查 venv 裡的關鍵相依是否真的可用。
|
||||
//
|
||||
// 成本設計（這條路徑每次啟動都會走）：
|
||||
// - 快路徑：只讀一個標記檔（~µs）。標記存在且與當前 wheels 清單相符 → 直接放行，
|
||||
// 不啟動任何 process。絕大多數啟動走這條。
|
||||
// - 慢路徑：標記不存在 / 內容不符（首次升級、或舊版留下的 venv）才真的跑一次
|
||||
// python -c "import kp, numpy, cv2"（~200-400ms，僅此一次），成功後補寫標記，
|
||||
// 下次啟動即回到快路徑。
|
||||
//
|
||||
// 為什麼不是每次都跑 import：import cv2 + numpy 要數百毫秒，乘上每次啟動並不划算，
|
||||
// 而「裝好之後又壞掉」需要外力介入（使用者手動刪檔案），不是常態。
|
||||
func (a *App) bundledPythonDepsHealthy(runtimeDir, pythonBin, wheelsDir string) bool {
|
||||
want := bundledWheelsFingerprint(wheelsDir)
|
||||
markerPath := filepath.Join(runtimeDir, venvReadyMarkerName)
|
||||
|
||||
// 快路徑：標記與當前 wheels 相符 → 視為健康，不啟動 process。
|
||||
if got, err := os.ReadFile(markerPath); err == nil {
|
||||
if strings.TrimSpace(string(got)) == want {
|
||||
return true
|
||||
}
|
||||
fmt.Fprintln(os.Stderr, "[visiona-local] venv 標記與內建 wheels 不符，重新驗證 Python 相依")
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 慢路徑：實際 import 一次確認。
|
||||
if err := probePythonModules(pythonBin, venvHealthProbeModules); err != nil {
|
||||
fmt.Fprintf(os.Stderr, "[visiona-local] Python 相依驗證失敗：%v\n", err)
|
||||
return false
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 驗證通過（例如舊版留下的健康 venv）→ 補標記，下次走快路徑。
|
||||
if err := os.WriteFile(markerPath, []byte(want), 0o644); err != nil {
|
||||
// 寫不了標記不影響正確性，只是下次還要再驗一次。
|
||||
fmt.Fprintf(os.Stderr, "[visiona-local] WARN: 寫入 venv 標記失敗（不影響運作）：%v\n", err)
|
||||
}
|
||||
return true
|
||||
}
|
||||
|
||||
// probePythonModules 跑一次 `python -c "import <mods>"`，確認相依真的可用。
|
||||
func probePythonModules(pythonBin string, modules []string) error {
|
||||
if len(modules) == 0 {
|
||||
return nil
|
||||
}
|
||||
ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), 60*time.Second)
|
||||
defer cancel()
|
||||
|
||||
cmd := exec.CommandContext(ctx, pythonBin, "-c", "import "+strings.Join(modules, ", "))
|
||||
configureSysProcAttr(cmd)
|
||||
out, err := cmd.CombinedOutput()
|
||||
if err != nil {
|
||||
if ctx.Err() != nil {
|
||||
return fmt.Errorf("import %s 逾時：%w", strings.Join(modules, ", "), ctx.Err())
|
||||
}
|
||||
return fmt.Errorf("import %s 失敗：%w\n%s",
|
||||
strings.Join(modules, ", "), err, strings.TrimSpace(string(out)))
|
||||
}
|
||||
return nil
|
||||
}
|
||||
|
||||
// bundledWheelsFingerprint 產生 wheels 目錄的指紋（排序後的檔名清單）。
|
||||
//
|
||||
// 用檔名而非內容雜湊：wheel 檔名本來就帶版本號（KneronPLUS-3.1.2-...whl），
|
||||
// 升級一定換檔名；而讀 ~150MB 內容算雜湊在啟動路徑上太貴。
|
||||
func bundledWheelsFingerprint(wheelsDir string) string {
|
||||
names := listBundledWheelNames(wheelsDir)
|
||||
sort.Strings(names)
|
||||
return strings.Join(names, "\n")
|
||||
}
|
||||
|
||||
// listBundledWheelNames 列出 wheelsDir 下所有 .whl 的檔名（不含路徑）。
|
||||
func listBundledWheelNames(wheelsDir string) []string {
|
||||
var names []string
|
||||
entries, err := os.ReadDir(wheelsDir)
|
||||
if err != nil {
|
||||
return names
|
||||
}
|
||||
for _, e := range entries {
|
||||
if !e.IsDir() && strings.HasSuffix(e.Name(), ".whl") {
|
||||
names = append(names, e.Name())
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
return names
|
||||
}
|
||||
|
||||
// installBundledWheels 離線安裝 wheelsDir 下的所有 wheel，成功後寫入就緒標記。
|
||||
//
|
||||
// 標記只在 pip 回 0 之後才寫 —— 半套安裝不可留下「已就緒」的假象，那正是
|
||||
// 舊版讓使用者永久卡住的成因。
|
||||
func (a *App) installBundledWheels(runtimeDir, pythonBin, wheelsDir string) error {
|
||||
names := listBundledWheelNames(wheelsDir)
|
||||
if len(names) == 0 {
|
||||
fmt.Fprintln(os.Stderr, "[visiona-local] WARN: no wheels found in", wheelsDir, "— venv 已建立但未安裝任何相依")
|
||||
return nil
|
||||
}
|
||||
|
||||
wheels := make([]string, 0, len(names))
|
||||
for _, n := range names {
|
||||
wheels = append(wheels, filepath.Join(wheelsDir, n))
|
||||
}
|
||||
|
||||
a.setBootstrapStatus(fmt.Sprintf("正在安裝 %d 個 Python 套件 (numpy / opencv / KneronPLUS ...) (~30-60 秒)...", len(wheels)))
|
||||
if a.startupPipeline != nil {
|
||||
a.startupPipeline.EmitStageDetail(2, "startup.stage.2.detail.pip", 0)
|
||||
@ -1016,11 +1138,20 @@ func (a *App) ensureBundledPython() (string, error) {
|
||||
pipCmd := exec.Command(pythonBin, args...)
|
||||
configureSysProcAttr(pipCmd)
|
||||
if out, err := pipCmd.CombinedOutput(); err != nil {
|
||||
return "", fmt.Errorf("pip install wheels: %w\n%s", err, string(out))
|
||||
return fmt.Errorf("pip install wheels: %w\n%s", err, string(out))
|
||||
}
|
||||
|
||||
a.setBootstrapStatus("Python 環境就緒")
|
||||
return pythonBin, nil
|
||||
// 安裝完立刻驗一次：pip 回 0 不保證 import 得起來（架構不符的 wheel、
|
||||
// 缺系統層 DLL 等）。驗過才寫標記，否則下次啟動又會被快路徑放行。
|
||||
if err := probePythonModules(pythonBin, venvHealthProbeModules); err != nil {
|
||||
return fmt.Errorf("wheels 安裝完成但相依無法載入：%w", err)
|
||||
}
|
||||
|
||||
markerPath := filepath.Join(runtimeDir, venvReadyMarkerName)
|
||||
if err := os.WriteFile(markerPath, []byte(bundledWheelsFingerprint(wheelsDir)), 0o644); err != nil {
|
||||
fmt.Fprintf(os.Stderr, "[visiona-local] WARN: 寫入 venv 標記失敗（不影響運作）：%v\n", err)
|
||||
}
|
||||
return nil
|
||||
}
|
||||
|
||||
// locateBundledPythonAssets 找 python tarball 與 wheels 目錄。
|
||||
|
||||
201
local-tool/visiona-local/venv_health_test.go
Normal file
201
local-tool/visiona-local/venv_health_test.go
Normal file
@ -0,0 +1,201 @@
|
||||
package main
|
||||
|
||||
// venv_health_test.go — bundled Python venv 健康檢查單元測試
|
||||
//
|
||||
// 背景：舊版 ensureBundledPython 只 os.Stat(python.exe) 就視為就緒。實機踩到的
|
||||
// 情境是 python.exe 在、但 `import kp` 失敗（pip 中途失敗留下半套 venv），
|
||||
// 於是每次啟動都跳過安裝、永遠卡住且無任何提示，使用者只能手動刪整個 runtime。
|
||||
//
|
||||
// 這裡驗證的三件事：
|
||||
// 1. 指紋（wheels 清單）能偵測到 wheels 換版
|
||||
// 2. 標記檔的快路徑不會啟動任何 process（成本）
|
||||
// 3. 壞掉的 venv 不會被誤判成健康
|
||||
|
||||
import (
|
||||
"os"
|
||||
"path/filepath"
|
||||
"runtime"
|
||||
"strings"
|
||||
"testing"
|
||||
)
|
||||
|
||||
func writeFile(t *testing.T, path, content string) {
|
||||
t.Helper()
|
||||
if err := os.WriteFile(path, []byte(content), 0o644); err != nil {
|
||||
t.Fatalf("write %s: %v", path, err)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func wheelsDirWith(t *testing.T, names ...string) string {
|
||||
t.Helper()
|
||||
dir := t.TempDir()
|
||||
for _, n := range names {
|
||||
writeFile(t, filepath.Join(dir, n), "x")
|
||||
}
|
||||
return dir
|
||||
}
|
||||
|
||||
func TestBundledWheelsFingerprint_StableRegardlessOfReadOrder(t *testing.T) {
|
||||
a := wheelsDirWith(t, "numpy-2.4.4.whl", "KneronPLUS-3.1.2.whl", "opencv.whl")
|
||||
b := wheelsDirWith(t, "opencv.whl", "KneronPLUS-3.1.2.whl", "numpy-2.4.4.whl")
|
||||
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||||
if bundledWheelsFingerprint(a) != bundledWheelsFingerprint(b) {
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||||
t.Fatalf("fingerprint 應與檔案列舉順序無關\na=%q\nb=%q",
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bundledWheelsFingerprint(a), bundledWheelsFingerprint(b))
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}
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||||
}
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func TestBundledWheelsFingerprint_ChangesWhenWheelVersionChanges(t *testing.T) {
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||||
// 這是升級 KneronPLUS 時觸發重裝的機制：wheel 檔名帶版本號。
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old := wheelsDirWith(t, "KneronPLUS-2.0.0-py3-none-any.whl", "numpy-2.4.4.whl")
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||||
upgraded := wheelsDirWith(t, "KneronPLUS-3.1.2-py3-none-any.whl", "numpy-2.4.4.whl")
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||||
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||||
if bundledWheelsFingerprint(old) == bundledWheelsFingerprint(upgraded) {
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t.Fatal("wheels 換版後 fingerprint 必須改變，否則升級不會觸發重裝")
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}
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||||
}
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func TestBundledWheelsFingerprint_IgnoresNonWheelFiles(t *testing.T) {
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dir := wheelsDirWith(t, "numpy-2.4.4.whl")
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||||
writeFile(t, filepath.Join(dir, "README.txt"), "not a wheel")
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writeFile(t, filepath.Join(dir, ".DS_Store"), "junk")
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||||
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||||
if got := bundledWheelsFingerprint(dir); got != "numpy-2.4.4.whl" {
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||||
t.Fatalf("fingerprint=%q, 只應包含 .whl", got)
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}
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||||
}
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func TestBundledWheelsFingerprint_MissingDirIsEmpty(t *testing.T) {
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if got := bundledWheelsFingerprint(filepath.Join(t.TempDir(), "nope")); got != "" {
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||||
t.Fatalf("不存在的目錄 fingerprint=%q, want empty", got)
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}
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||||
}
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// 快路徑：標記檔內容與 wheels 相符 → 直接放行，**不執行 pythonBin**。
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// 用一個不存在的 pythonBin 路徑證明它真的沒被執行（真跑會失敗）。
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func TestBundledPythonDepsHealthy_MarkerFastPathSkipsProcess(t *testing.T) {
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runtimeDir := t.TempDir()
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||||
wheels := wheelsDirWith(t, "KneronPLUS-3.1.2.whl", "numpy-2.4.4.whl")
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||||
writeFile(t, filepath.Join(runtimeDir, venvReadyMarkerName),
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||||
bundledWheelsFingerprint(wheels))
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a := &App{}
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||||
nonExistentPython := filepath.Join(runtimeDir, "definitely-not-a-python")
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||||
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||||
if !a.bundledPythonDepsHealthy(runtimeDir, nonExistentPython, wheels) {
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||||
t.Fatal("標記相符時應走快路徑回 true，且不得執行 python")
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||||
}
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||||
}
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// 標記內容與當前 wheels 不符（升級情境）→ 必須離開快路徑去實跑驗證。
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// pythonBin 不存在 → 驗證失敗 → 回 false（觸發重裝）。
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||||
func TestBundledPythonDepsHealthy_StaleMarkerTriggersRevalidation(t *testing.T) {
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runtimeDir := t.TempDir()
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||||
wheels := wheelsDirWith(t, "KneronPLUS-3.1.2.whl")
|
||||
writeFile(t, filepath.Join(runtimeDir, venvReadyMarkerName),
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||||
"KneronPLUS-2.0.0.whl") // 舊版留下的標記
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||||
a := &App{}
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||||
if a.bundledPythonDepsHealthy(runtimeDir, filepath.Join(runtimeDir, "no-python"), wheels) {
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||||
t.Fatal("標記過期且無法實跑驗證時，不可回報健康")
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||||
}
|
||||
}
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||||
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||||
// 沒有標記檔（舊版 venv / 首次升級到本版）→ 走慢路徑實跑驗證。
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||||
func TestBundledPythonDepsHealthy_NoMarkerAndBrokenPythonIsUnhealthy(t *testing.T) {
|
||||
runtimeDir := t.TempDir()
|
||||
wheels := wheelsDirWith(t, "numpy-2.4.4.whl")
|
||||
|
||||
a := &App{}
|
||||
if a.bundledPythonDepsHealthy(runtimeDir, filepath.Join(runtimeDir, "no-python"), wheels) {
|
||||
t.Fatal("無標記且 python 不可執行時，不可回報健康")
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 這是使用者實機踩到的核心情境：python 執行檔在、但 import kp 失敗。
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||||
// 舊版只 Stat 檔案存在就放行；新版必須判定為不健康。
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||||
func TestBundledPythonDepsHealthy_PythonExistsButImportFails(t *testing.T) {
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||||
if runtime.GOOS == "windows" {
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||||
t.Skip("shell-script 假 python 在 Windows 上不適用")
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||||
}
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||||
runtimeDir := t.TempDir()
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||||
wheels := wheelsDirWith(t, "KneronPLUS-3.1.2.whl")
|
||||
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||||
// 假 python：任何呼叫都以非 0 結束，模擬 import kp 失敗
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||||
fakePython := filepath.Join(runtimeDir, "python3")
|
||||
writeFile(t, fakePython, "#!/bin/sh\necho \"ModuleNotFoundError: No module named 'kp'\" >&2\nexit 1\n")
|
||||
if err := os.Chmod(fakePython, 0o755); err != nil {
|
||||
t.Fatalf("chmod: %v", err)
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||||
}
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||||
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||||
a := &App{}
|
||||
if a.bundledPythonDepsHealthy(runtimeDir, fakePython, wheels) {
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||||
t.Fatal("import 失敗的 venv 必須判定為不健康（這正是使用者卡住的情境）")
|
||||
}
|
||||
// 且不可留下就緒標記，否則下次啟動又被快路徑放行
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||||
if _, err := os.Stat(filepath.Join(runtimeDir, venvReadyMarkerName)); err == nil {
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||||
t.Fatal("驗證失敗時不可寫入就緒標記")
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
// import 成功 → 回 true 並補寫標記，讓下次啟動走快路徑（成本設計的關鍵）。
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||||
func TestBundledPythonDepsHealthy_HealthyPythonWritesMarker(t *testing.T) {
|
||||
if runtime.GOOS == "windows" {
|
||||
t.Skip("shell-script 假 python 在 Windows 上不適用")
|
||||
}
|
||||
runtimeDir := t.TempDir()
|
||||
wheels := wheelsDirWith(t, "KneronPLUS-3.1.2.whl", "numpy-2.4.4.whl")
|
||||
|
||||
fakePython := filepath.Join(runtimeDir, "python3")
|
||||
writeFile(t, fakePython, "#!/bin/sh\nexit 0\n")
|
||||
if err := os.Chmod(fakePython, 0o755); err != nil {
|
||||
t.Fatalf("chmod: %v", err)
|
||||
}
|
||||
|
||||
a := &App{}
|
||||
if !a.bundledPythonDepsHealthy(runtimeDir, fakePython, wheels) {
|
||||
t.Fatal("import 成功時應回報健康")
|
||||
}
|
||||
|
||||
got, err := os.ReadFile(filepath.Join(runtimeDir, venvReadyMarkerName))
|
||||
if err != nil {
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||||
t.Fatalf("應補寫就緒標記讓下次走快路徑: %v", err)
|
||||
}
|
||||
if strings.TrimSpace(string(got)) != bundledWheelsFingerprint(wheels) {
|
||||
t.Fatalf("標記內容=%q, want=%q", got, bundledWheelsFingerprint(wheels))
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||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func TestProbePythonModules_EmptyModuleListIsNoop(t *testing.T) {
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||||
// 空清單不該啟動 process（傳不存在的路徑也不能失敗）
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||||
if err := probePythonModules("/definitely/not/a/python", nil); err != nil {
|
||||
t.Fatalf("空模組清單應為 no-op, got %v", err)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func TestProbePythonModules_ReportsStderrOnFailure(t *testing.T) {
|
||||
if runtime.GOOS == "windows" {
|
||||
t.Skip("shell-script 假 python 在 Windows 上不適用")
|
||||
}
|
||||
dir := t.TempDir()
|
||||
fakePython := filepath.Join(dir, "python3")
|
||||
writeFile(t, fakePython, "#!/bin/sh\necho \"No module named 'kp'\" >&2\nexit 1\n")
|
||||
if err := os.Chmod(fakePython, 0o755); err != nil {
|
||||
t.Fatalf("chmod: %v", err)
|
||||
}
|
||||
|
||||
err := probePythonModules(fakePython, []string{"kp"})
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||||
if err == nil {
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||||
t.Fatal("非 0 結束碼應回報錯誤")
|
||||
}
|
||||
// 錯誤訊息要帶上 python 的 stderr，否則使用者看不到真正原因
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||||
if !strings.Contains(err.Error(), "No module named") {
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||||
t.Fatalf("錯誤訊息應包含 python stderr, got: %v", err)
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
func TestListBundledWheelNames_MissingDirReturnsNil(t *testing.T) {
|
||||
if got := listBundledWheelNames(filepath.Join(t.TempDir(), "nope")); len(got) != 0 {
|
||||
t.Fatalf("不存在的目錄應回空, got %v", got)
|
||||
}
|
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}
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