TFOD课程报错ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.compat'

1. 验证Anaconda环境的TensorFlow完整性 #

• 激活你的目标Anaconda环境（替换为你的环境名）：

  conda activate your-tfod-env
  

• 在Python交互环境中执行以下代码，确认TensorFlow及compat模块可正常调用：

  import tensorflow as tf
  print(tf.__version__)
  print(tf.compat.v1)
  

  若能正常输出版本号和模块信息，说明环境本身无问题，问题出在脚本运行的环境关联上。

2. 确保Jupyter绑定正确的Anaconda环境 #

• 激活环境后，安装ipykernel并将环境注册到Jupyter：

  conda install ipykernel
  python -m ipykernel install --user --name=your-tfod-env
  

• 重启Jupyter Notebook，在顶部菜单栏的「Kernel」→「Change Kernel」中选择注册的your-tfod-env环境，再重新运行测试脚本。

3. 修改测试脚本的导入逻辑 #

若环境验证正常但报错依旧，可修改model_builder_tf2_test.py第21行的导入语句：
原代码：

import tensorflow.compat.v1 as tf

替换为：

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()

TensorFlow 2.x默认启用Eager Execution，该测试脚本依赖旧的Graph执行模式，此修改可实现兼容。

4. 适配教程的TensorFlow版本（可选） #

若以上方法均无效，可降级TensorFlow至教程使用的版本（如2.10.0）：

pip install tensorflow==2.10.0

降级后需重新安装TensorFlow Object Detection API的相关依赖包。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Naba