TensorFlow 2.3.2导入Object Detection工具库config_util时出现TensorLike导入错误

你遇到的这个ImportError: cannot import name 'TensorLike'问题，本质是TensorFlow Object Detection（TFOD）仓库的代码版本和你当前使用的TensorFlow 2.3.2不兼容。TFOD后续更新的代码依赖了更高版本TensorFlow里的TensorLike定义，但TF2.3.2的tensorflow.python.types.core模块里并没有这个对象。

下面是几个可行的解决办法：

方案一：升级TensorFlow到兼容版本 #

TFOD的TF2分支对TensorFlow版本有明确要求，针对你这个问题，建议升级到TensorFlow 2.4.x及以上版本（比如2.4.1，这个版本和早期TFOD的TF2分支兼容性很好）。执行以下命令升级：

pip install --upgrade tensorflow==2.4.1

升级完成后，重新尝试导入config_util模块，应该就能正常运行了。

方案二：切换到与TF2.3.2兼容的TFOD版本 #

如果因为项目限制必须保留TensorFlow 2.3.2，可以切换TFOD仓库到对应兼容的历史版本：

1. 进入你本地克隆的TFOD仓库目录（也就是models/research/object_detection所在的父目录）
2. 执行git命令切换到支持TF2.3的commit：

git checkout a940804d50e6d7c4540d60021798f491e902d277

3. 重新安装TFOD的依赖：

cd models/research
pip install -e .

方案三：临时代码修改（应急用，不推荐长期使用） #

如果你只是想临时跑通代码，可以手动修改报错的文件来绕过这个问题：

1. 打开路径/usr/local/lib/python3.7/site-packages/tensorflow/_api/v2/compat/v1/types/experimental/__init__.py
2. 将原有的导入代码：

from tensorflow.python.types.core import TensorLike

替换成：

try:
    from tensorflow.python.types.core import TensorLike
except ImportError:
    from tensorflow.python.framework.ops import Tensor as TensorLike

这个方法只是临时的 workaround，可能会引发其他潜在的兼容性问题，所以只建议应急使用。

另外，记得确认你克隆的是TFOD的TF2分支，并且已经正确安装了所有依赖（比如protobuf、pillow、matplotlib等）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者min2bro