运行PPE检测仓库代码遇OpenVino报错：__cinit__()意外参数'weights'

问题 #

首次使用Python运行仓库【PPE-detector-Tiny-YOLOv3-Raspberry-PI-and-NCS2】中的PPE_Detector_Pc.py文件时触发报错，报错信息如下：

PS D:\repository\PPE-detector-Tiny-YOLOv3-Rasp.erry-PI-and-NCS2> py PPE_Detector_Pc.py
loading the model...
loading plugin on Intel NCS2...
Traceback (most recent call last):
  File "PPE_Detector_Pc.py", line 406, in <module>
    sys.exit(main_IE_infer() or 0)
  File "PPE_Detector_Pc.py", line 201, in main_IE_infer
    net = IENetwork(model=path_to_xml_file, weights=path_to_bin_file)
  File "ie_api.pyx", line 1598, in openvino.inference_engine.ie_api.IENetwork.__cinit__
TypeError: __cinit__() got an unexpected keyword argument 'weights'

对应的报错代码片段：

path_to_xml_file = "tiny_yolo_IR_500000_FP32.xml" #<--- MYRIAD
path_to_bin_file = os.path.splitext(path_to_xml_file)[0] + ".bin"

time.sleep(1)
print("loading plugin on Intel NCS2...")

plugin = IECore()
net = IENetwork(model=path_to_xml_file, weights=path_to_bin_file)
input_blob = next(iter(net.inputs))
exec_net = plugin.load(network=net)

已将tiny_yolo_IR_500000_FP32.xml和tiny_yolo_IR_500000_FP32.bin置于代码同目录，且已将旧版IEPlugin替换为新版OpenVino支持的IECore，但报错仍存在，需排查遗漏步骤。

解决方案 #

1. 修正模型加载代码 #

报错核心原因是新版OpenVINO中IENetwork的初始化接口已变更，旧代码使用的weights参数不再被支持。需将模型加载方式改为通过IECore实例的read_network方法实现：

# 移除原有的IENetwork初始化代码
# net = IENetwork(model=path_to_xml_file, weights=path_to_bin_file)

# 替换为以下代码
net = plugin.read_network(model=path_to_xml_file, weights=path_to_bin_file)

2. 确认OpenVINO版本兼容性 #

IECore及read_network方法从OpenVINO 2020.1版本开始成为标准接口，若你安装的版本早于该版本，建议升级至兼容的稳定版本，避免因API差异导致的问题。

3. 验证模型文件路径有效性 #

虽然已将模型文件放在同目录，仍可通过打印绝对路径确认文件是否存在：

import os
print(f"XML文件绝对路径：{os.path.abspath(path_to_xml_file)}")
print(f"BIN文件绝对路径：{os.path.abspath(path_to_bin_file)}")

检查输出路径是否指向真实存在的文件，排除文件名大小写错误、拼写错误等问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ary Maulana