widefield.test widefield mvc squint awp2: Test case result

The below summarizes the result of the test " widefield.test widefield mvc squint awp2" in build 5 of CASASPECS - Dev Test 3.12 - CAS-14342 - Test Tasks macOS 15 Py3.12.

• Description: widefield.test widefield mvc squint awp2
• Test class: test_task_tclean
• Method: test_widefield.test_widefield_mvc_squint_awp2

• Duration: 49 secs
• Status: Failed (New Failure)

Error Log

RuntimeError: Error in reading image : Cannot open existing image : tst.awp2.pb.tt0 : There is a shape mismatch between existing images ([2000, 2000, 1, 1]) and current parameters ([2000, 2000, 1, 1, 2]). If you are attempting to restart a run with a new image shape, please change imagename and supply the old model or mask as inputs (via the startmodel or mask parameters) so that they can be regridded to the new shape before continuing.
 #x02 images must exist on disk.
test_task_tclean.py:4293: in test_widefield_mvc_squint_awp2
    tclean(vis=msname, imagename=self.img+'.awp2',  imsize=2000, cell='1.6arcsec',field='',
../../../../casa6testenv/lib/python3.12/site-packages/casatasks/tclean.py:1862: in __call__
    task_result = _tclean_t( _pc.document['vis'], _pc.document['selectdata'], _pc.document['field'], _pc.document['spw'], _pc.document['timerange'], _pc.document['uvrange'], _pc.document['antenna'], _pc.document['scan'], _pc.document['observation'], _pc.document['intent'], _pc.document['datacolumn'], _pc.document['imagename'], _pc.document['imsize'], _pc.document['cell'], _pc.document['phasecenter'], _pc.document['stokes'], _pc.document['projection'], _pc.document['startmodel'], _pc.document['specmode'], _pc.document['reffreq'], _pc.document['nchan'], _pc.document['start'], _pc.document['width'], _pc.document['outframe'], _pc.document['veltype'], _pc.document['restfreq'], _pc.document['interpolation'], _pc.document['perchanweightdensity'], _pc.document['gridder'], _pc.document['facets'], _pc.document['psfphasecenter'], _pc.document['wprojplanes'], _pc.document['vptable'], _pc.document['mosweight'], _pc.document['aterm'], _pc.document['psterm'], _pc.document['wbawp'], _pc.document['conjbeams'], _pc.document['cfcache'], _pc.document['usepointing'], _pc.document['computepastep'], _pc.document['rotatepastep'], _pc.document['pointingoffsetsigdev'], _pc.document['pblimit'], _pc.document['normtype'], _pc.document['deconvolver'], _pc.document['scales'], _pc.document['nterms'], _pc.document['smallscalebias'], _pc.document['fusedthreshold'], _pc.document['largestscale'], _pc.document['restoration'], _pc.document['restoringbeam'], _pc.document['pbcor'], _pc.document['outlierfile'], _pc.document['weighting'], _pc.document['robust'], _pc.document['noise'], _pc.document['npixels'], _pc.document['uvtaper'], _pc.document['niter'], _pc.document['gain'], _pc.document['threshold'], _pc.document['nsigma'], _pc.document['cycleniter'], _pc.document['cyclefactor'], _pc.document['minpsffraction'], _pc.document['maxpsffraction'], _pc.document['interactive'], _pc.document['nmajor'], _pc.document['fullsummary'], _pc.document['usemask'], _pc.document['mask'], _pc.document['pbmask'], _pc.document['sidelobethreshold'], _pc.document['noisethreshold'], _pc.document['lownoisethreshold'], _pc.document['negativethreshold'], _pc.document['smoothfactor'], _pc.document['minbeamfrac'], _pc.document['cutthreshold'], _pc.document['growiterations'], _pc.document['dogrowprune'], _pc.document['minpercentchange'], _pc.document['verbose'], _pc.document['fastnoise'], _pc.document['restart'], _pc.document['savemodel'], _pc.document['calcres'], _pc.document['calcpsf'], _pc.document['psfcutoff'], _pc.document['parallel'] )
                  ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
../../../../casa6testenv/lib/python3.12/site-packages/casatasks/private/task_tclean.py:498: in tclean
    imager.makePSF()
../../../../casa6testenv/lib/python3.12/site-packages/casatasks/private/imagerhelpers/imager_mtmfs_via_cube.py:29: in wrap_time
    result = func(*args, **kwargs)
             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
../../../../casa6testenv/lib/python3.12/site-packages/casatasks/private/imagerhelpers/imager_mtmfs_via_cube.py:336: in makePSF
    self.makePB()
../../../../casa6testenv/lib/python3.12/site-packages/casatasks/private/imagerhelpers/imager_mtmfs_via_cube.py:326: in makePB
    self.cube2tt(immod, suffixes=suffixes)
../../../../casa6testenv/lib/python3.12/site-packages/casatasks/private/imagerhelpers/imager_mtmfs_via_cube.py:29: in wrap_time
    result = func(*args, **kwargs)
             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
../../../../casa6testenv/lib/python3.12/site-packages/casatasks/private/imagerhelpers/imager_mtmfs_via_cube.py:519: in cube2tt
    _su.cube_to_taylor_sum(cubename=imname,mtname=imname,nterms=nterms ,reffreq=reffreq,imtype=imtype,pblimit=np.fabs(pblimit))
../../../../casa6testenv/lib/python3.12/site-packages/casatools/synthesisutils.py:150: in cube_to_taylor_sum
    return self._swigobj.cube_to_taylor_sum(cubename, mtname, nterms, reffreq, imtype, pblimit)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
../../../../casa6testenv/lib/python3.12/site-packages/casatools/__casac__/synthesisutils.py:445: in cube_to_taylor_sum
    return _synthesisutils.synthesisutils_cube_to_taylor_sum(self, *args, **kwargs)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
E   RuntimeError: Error in reading image : Cannot open existing image : tst.awp2.pb.tt0 : There is a shape mismatch between existing images ([2000, 2000, 1, 1]) and current parameters ([2000, 2000, 1, 1, 2]). If you are attempting to restart a run with a new image shape, please change imagename and supply the old model or mask as inputs (via the startmodel or mask parameters) so that they can be regridded to the new shape before continuing.
E    #x02 images must exist on disk.