Tensorflow使用model_main.py训练目标检测模型报错：缺少hparams参数

问题描述 #

执行命令：

python model_main.py --alsologtostderr --model_dir=training/ --pipeline_config_path=training/faster_rcnn_inception_v2_pets.config

时出现如下报错：

Traceback (most recent call last):
  File "model_main.py", line 110, in <module>
    tf.app.run()
  File "C:\Users\dell3\PycharmProjects\Rockartv3\venv\lib\site-packages\tensorflow_core\python\platform\app.py", line 40, in run
    _run(main=main, argv=argv, flags_parser=_parse_flags_tolerate_undef)
  File "C:\Users\dell3\PycharmProjects\Rockartv3\venv\lib\site-packages\absl\app.py", line 308, in run
    _run_main(main, args)
  File "C:\Users\dell3\PycharmProjects\Rockartv3\venv\lib\site-packages\absl\app.py", line 254, in _run_main
    sys.exit(main(argv))
  File "model_main.py", line 72, in main
    FLAGS.sample_1_of_n_eval_on_train_examples))
TypeError: create_estimator_and_inputs() missing 1 required positional argument: 'hparams'

使用train.py可正常运行，但需要同时查看评估结果。

解决方法 #

• 修改model_main.py的调用代码：找到model_main.py中调用create_estimator_and_inputs的代码段（约第72行附近），在参数列表中添加hparams=None，修改后的代码如下：

estimator, train_input_fn, eval_input_fn, eval_on_train_input_fn = model_lib.create_estimator_and_inputs(
    run_config=run_config,
    hparams=None,
    pipeline_config_path=FLAGS.pipeline_config_path,
    train_steps=FLAGS.num_train_steps,
    sample_1_of_n_eval_examples=FLAGS.sample_1_of_n_eval_examples,
    sample_1_of_n_eval_on_train_examples=FLAGS.sample_1_of_n_eval_on_train_examples)

保存后重新执行原命令即可。

• 检查版本兼容性：确保TensorFlow版本与TensorFlow Object Detection API版本匹配。如果使用TensorFlow 1.x，需对应API的旧分支；若为TensorFlow 2.x，则使用适配TF2的API分支。可重新克隆或更新Object Detection API代码，保证模块接口一致。

• 排查自定义修改：如果曾修改过模型配置或相关模块代码，检查create_estimator_and_inputs函数的定义，确认参数要求，调整model_main.py的调用参数使其匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Seif Bouragaa