RetinaFace Python包报ValueError：输入通道维度未定义问题求助

执行以下代码时触发ValueError异常：

from retinaface import RetinaFace
RetinaFace.detect_faces('img.jpg') # 此行触发报错
RetinaFace.build_model() # 执行此行也会出现相同报错

报错信息：

ValueError: The channel dimension of the inputs should be defined. The input_shape
received is (None, None, None, 9), where axis -3 (0-based) is the channel dimension,
which found to be 'None'.

环境配置：

• Tensorflow版本：2.9.1
• Python版本：3.7/3.10
• RetinaFace版本：0.0.13

说明：该代码在Google Colab中可正常运行，但本地Jupyter Notebook无法执行。

解决方案 #

1. 强制设置TensorFlow数据格式
   本地环境可能存在数据格式兼容问题，在代码开头添加以下配置：

   import tensorflow as tf
   tf.keras.backend.set_image_data_format('channels_last')
   

2. 降级TensorFlow版本
   RetinaFace 0.0.13对TensorFlow 2.9+兼容性不足，尝试降级到2.8.0版本：

   pip install tensorflow==2.8.0
   

3. 重新下载预训练模型
   首次运行时自动下载的模型可能损坏，删除本地缓存的模型文件（通常路径为~/.keras/models/），重新运行代码触发完整下载。

4. 修改RetinaFace源码适配高版本TF
   找到RetinaFace包中的retinaface.py文件，定位模型构建的输入层定义，将动态维度替换为明确的通道参数，比如把input_shape=(None, None, None)改为input_shape=(None, None, 3)。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Neo