运行TensorFlow目标检测训练命令时遇AttributeError错误求助

执行的训练命令 #

python train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/faster_rcnn_resnet101_kitti.config

报错内容 #

File "C:\Users\User\AppData\Roaming\Python\Python37\site-packages\tensorflow\python\util\module_wrapper.py", line 232, in _getattr
    attr = getattr(self._tfmw_wrapped_module, name)
AttributeError: module 'tensorflow_estimator.python.estimator.api._v1.estimator' has no attribute 'slim'

环境版本 #

• bert-tensorflow: 1.0.1
• tensorflow: 2.11.0
• tensorflow-estimator: 2.11.0
• tensorflow-intel: 2.11.0
• tensorflow-io-gcs-filesystem: 0.29.0
• tensorflow-object-detection-api: 0.1.1
• Python: 3.7.9

方法1：降级TensorFlow到兼容版本 #

tensorflow-object-detection-api 0.1.1基于TensorFlow 1.x开发，和TF2.x不兼容，直接降级到TF1.15.x：

pip uninstall tensorflow tensorflow-estimator tensorflow-intel -y
pip install tensorflow==1.15.5 tensorflow-estimator==1.15.1

方法2：修改代码适配TF2.x #

如果不想降级，先安装tf-slim替代原有的slim模块：

pip install tf-slim

找到代码中引用estimator.slim的位置，将其替换为tf_slim，比如把：

from tensorflow_estimator.python.estimator.api._v1.estimator import slim

改为：

import tf_slim as slim

全局替换代码中所有estimator.slim调用为slim。

方法3：升级目标检测API到TF2兼容版 #

卸载旧版API，安装适配TF2.x的最新版本：

pip uninstall tensorflow-object-detection-api -y
pip install --upgrade tensorflow-object-detection-api

注意：新版API需要使用TF2.x格式的pipeline配置文件，需对应调整原配置文件的结构参数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Fady Hanna