Google Colab中TensorFlow目标检测报错：module 'nets'无'autograd'属性

我之前也碰到过一模一样的坑，这个错误的核心原因是Python模块命名冲突——你的环境里装了一个和TensorFlow Model Zoo官方nets目录同名的第三方包，导致Python优先导入了这个错误的nets模块，而不是Model Zoo Slim库中的官方模块。

你看报错日志里的路径：/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/nets/__init__.py，这个是pip安装的第三方包路径，完全不是你/content/models/research/slim/nets下的官方模块，所以才会出现找不到autograd属性的问题（官方的nets根本没有这个东西）。

下面是一步步的解决方案：

步骤1：卸载冲突的nets第三方包 #

先确认这个冲突包存在，在Colab里运行：

pip list | grep nets

如果能看到nets包的条目，直接卸载它：

pip uninstall -y nets

步骤2：正确设置PYTHONPATH环境变量 #

你之前只把object_detection目录加入了PYTHONPATH，但Model Zoo的nets模块在slim目录下，必须把这个路径也加上。在Colab里执行：

%cd '/content/models/research'
os.environ['PYTHONPATH'] = '/content/models/research:/content/models/research/slim:' + os.environ['PYTHONPATH']

或者用更直接的shell命令：

!export PYTHONPATH=/content/models/research:/content/models/research/slim:$PYTHONPATH

步骤3：重新运行训练脚本 #

回到object_detection目录，再次执行训练命令：

%cd '/content/models/research/object_detection'
!python legacy/train.py --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v1_pets.config --logtostderr

可选：验证导入是否正确 #

如果还是有问题，可以先测试导入，确认用的是官方模块：

import nets
print(nets.__file__)

如果输出是/content/models/research/slim/nets/__init__.py就说明路径设置正确了；要是还是指向/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/nets，要么是冲突包没卸载干净，要么是PYTHONPATH设置没生效，重启Colab runtime再试一次就行。

小提醒 #

以后尽量避免安装和TensorFlow官方模块重名的第三方包，这种命名冲突的问题排查起来特别费时间。另外在Colab里每次重启runtime后，都要重新设置PYTHONPATH，最好把这些配置命令放在笔记本最开头，方便一键执行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Isra