无法将Pascal VOC转换为tfrecords，TensorFlow目标检测API训练报错

一、核心报错：ValueError无法转换浮点数字符串为整数 #

你的问题出在generate_tfrecord1.py的xml_to_csv函数第92行——直接把带换行空格的浮点数字符串（比如"\n 692.09\n "）或纯浮点字符串（比如"583.43"）转成整数，自然会触发类型转换错误。

修复步骤： #

1. 打开/workspace/scripts/generate_tfrecord1.py，找到处理边界框坐标的代码段（大概在第92行附近，对应xmin、xmax、ymin、ymax的处理）。
2. 修改每一行坐标转换逻辑，先清理字符串的空白字符，再将浮点值转为整数：

   # 原报错代码（示例）
   xmin = int(xml.find('bndbox/xmin').text)
   
   # 修改为：
   xmin_text = xml.find('bndbox/xmin').text.strip()  # 移除换行、空格等空白字符
   xmin = int(float(xmin_text))  # 先转float处理浮点值，再转int
   

3. 对xmax、ymin、ymax做完全相同的修改，确保所有坐标都经过空白清理和正确的类型转换。

这样处理后，不管是带冗余空白的浮点字符串还是纯浮点字符串，都能顺利转为整数类型。

二、tensorflow_io相关库加载警告 #

这类警告通常是因为tensorflow_io库版本与你的TensorFlow版本不兼容，或者代码中导入了该库但实际没用到。

可选处理方式： #

• 直接忽略警告：如果不影响功能，可以在脚本开头添加代码屏蔽警告：

  import warnings
  warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module="tensorflow_io")
  

• 匹配版本重装：如果确实需要使用tensorflow_io，安装与你的TensorFlow版本匹配的版本（比如TensorFlow 2.15对应tensorflow_io==0.35.0）：

  pip install tensorflow_io==<对应版本号>
  

• 删除无用导入：检查generate_tfrecord1.py中是否有import tensorflow_io的语句，如果没用到该库的功能，直接删除这条导入即可消除警告。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MUHAMMAD JUNAID