LPファイルを解く場合、IBMワトソンCPLEXは、何の解決策を何も変数を示していません

Michoel：

私は、以前はワトソンのオフに基づいて彼らの新しいAPIにIBMのDoCloudに走ったアプリケーションを移行しています。我々のアプリケーションは、CSVでフォーマットされたデータや、モデルとデータ層の間の分離を持っていないので、LPファイルと解き、それを読み込みモデルファイルと一緒にLPファイルをアップロードする方が簡単に思えました。私がアップロードすることができ、それが正しく解決すると主張するが、リターンは状況を解決空にする。私はまた、出力様々なモデル情報（変数の例数）をしましたし、すべてがゼロにされます。私はLPが空白でない確認しました - それは些細なMILPを持っています。

ここでは（での例から直接取得されたそのほとんどが私の機種コードであるhttps://dataplatform.cloud.ibm.com/exchange/public/entry/view/50fa9246181026cd7ae2a5bc7e4ac7bdは）：

import os
import sys
from os.path import splitext

import pandas
from docplex.mp.model_reader import ModelReader
from docplex.util.environment import get_environment
from six import iteritems


def loadModelFiles():
    """Load the input CSVs and extract the model and param data from it
    """
    env = get_environment()
    inputModel = params = None
    modelReader = ModelReader()

    for inputName in [f for f in os.listdir('.') if splitext(f)[1] != '.py']:
        inputBaseName, ext = splitext(inputName)

        print(f'Info: loading {inputName}')

        try:
            if inputBaseName == 'model':
                inputModel = modelReader.read_model(inputName, model_name=inputBaseName)
            elif inputBaseName == 'params':
                params = modelReader.read_prm(inputName)
        except Exception as e:
            with env.get_input_stream(inputName) as inStream:
                inData = inStream.read()
            raise Exception(f'Error: {e} found while processing {inputName} with contents {inData}')

    if inputModel is None or params is None:
        print('Warning: error loading model or params, see earlier messages for details')

    return inputModel, params


def writeOutputs(outputs):
    """Write all dataframes in ``outputs`` as .csv.

    Args:
        outputs: The map of outputs 'outputname' -> 'output df'
    """
    for (name, df) in iteritems(outputs):
        csv_file = '%s.csv' % name
        print(csv_file)
        with get_environment().get_output_stream(csv_file) as fp:
            if sys.version_info[0] < 3:
                fp.write(df.to_csv(index=False, encoding='utf8'))
            else:
                fp.write(df.to_csv(index=False).encode(encoding='utf8'))
    if len(outputs) == 0:
        print("Warning: no outputs written")


# load and solve model
model, modelParams = loadModelFiles()
ok = model.solve(cplex_parameters=modelParams)

solution_df = pandas.DataFrame(columns=['name', 'value'])

for index, dvar in enumerate(model.solution.iter_variables()):
    solution_df.loc[index, 'name'] = dvar.to_string()
    solution_df.loc[index, 'value'] = dvar.solution_value

outputs = {}
outputs['solution'] = solution_df

# Generate output files
writeOutputs(outputs)

try:
    with get_environment().get_output_stream('test.txt') as fp:
        fp.write(f'{model.get_statistics()}'.encode('utf-8'))

except Exception as e:
    with get_environment().get_output_stream('excInfo') as fp:
        fp.write(f'Got exception {e}')

それは（再び、例えばより頻繁引っ張り）を実行するコードのスタブ：

prmFile = NamedTemporaryFile()
prmFile.write(self.ctx.cplex_parameters.export_prm_to_string().encode())
modelFile = NamedTemporaryFile()
modelFile.write(self.solver.export_as_lp_string(hide_user_names=True).encode())
modelMetadata = {
    self.client.repository.ModelMetaNames.NAME: self.name,
    self.client.repository.ModelMetaNames.TYPE: 'do-docplex_12.9',
    self.client.repository.ModelMetaNames.RUNTIME_UID: 'do_12.9'
}
baseDir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))

def reset(tarinfo):
    tarinfo.uid = tarinfo.gid = 0
    tarinfo.uname = tarinfo.gname = 'root'
    return tarinfo

with NamedTemporaryFile() as tmp:
    tar = tarfile.open(tmp.name, 'w:gz')
    tar.add(f'{baseDir}/ibm_model.py', arcname='main.py', filter=reset)
    tar.add(prmFile.name, arcname='params.prm', filter=reset)
    tar.add(modelFile.name, arcname='model.lp', filter=reset)
    tar.close()

    modelDetails = self.client.repository.store_model(
        model=tmp.name,
        meta_props=modelMetadata
    )

    modelUid = self.client.repository.get_model_uid(modelDetails)

metaProps = {
    self.client.deployments.ConfigurationMetaNames.NAME: self.name,
    self.client.deployments.ConfigurationMetaNames.BATCH: {},
    self.client.deployments.ConfigurationMetaNames.COMPUTE: {'name': 'S', 'nodes': 1}
}
deployDetails = self.client.deployments.create(modelUid, meta_props=metaProps)
deployUid = self.client.deployments.get_uid(deployDetails)

solvePayload = {
    # we upload input data as part of model since only CSV data is supported in this interface
    self.client.deployments.DecisionOptimizationMetaNames.INPUT_DATA: [],
    self.client.deployments.DecisionOptimizationMetaNames.OUTPUT_DATA: [
        {
            "id": ".*"
        }
    ]
}

jobDetails = self.client.deployments.create_job(deployUid, solvePayload)
jobUid = self.client.deployments.get_job_uid(jobDetails)

while jobDetails['entity']['decision_optimization']['status']['state'] not in ['completed', 'failed',
                                                                                'canceled']:
    logger.debug(jobDetails['entity']['decision_optimization']['status']['state'] + '...')
    time.sleep(5)
    jobDetails = self.client.deployments.get_job_details(jobUid)

logger.debug(jobDetails['entity']['decision_optimization']['status']['state'])

# cleanup
self.client.repository.delete(modelUid)
prmFile.close()
modelFile.close()

このまたは何が良いの試験道があるの？引き起こしことができるものの任意のアイデア これは、デバッグのためのモデルの出力を表示する方法はありませんようだ、私はワトソンスタジオで何かが足りないのですか？

Michoel：

全体的なアプローチが、主な問題点を検証するためのアランのおかげで私のコードにバグが単にそこにありました。

呼び出した後modelFile.write(...)、それが呼び出す必要がありますmodelFile.seek(0)それ以外の場合は、tarアーカイブへの空のファイルを書き込み-ファイルポインタをリセットするには