Colab运行TensorFlow口罩目标检测报pipeline.config不存在错误

• 运行环境：Google Colab平台
• 项目功能：基于TensorFlow目标检测框架实现人脸口罩检测
• 异常表现：程序运行时抛出文件不存在错误，无法加载模型配置文件

NotFoundError: /content/Tensorflow-Object-Detection/efficientdet_d0_coco17_tpu-32/export/pipeline.config; No such file or directory

• 修正错误的文件路径
  efficientdet_d0_coco17_tpu-32预训练模型解压后，pipeline.config默认存放在模型根目录，不存在export子目录层级。直接将代码中读取配置的路径修改为/content/Tensorflow-Object-Detection/efficientdet_d0_coco17_tpu-32/pipeline.config，移除路径中多余的/export字段即可解决绝大多数同类问题。
• 检查Colab临时文件是否被清空
  Colab的/content目录为临时存储，实例重启、连接断开超时后，目录下所有手动上传、下载的文件都会被自动清除。可在代码单元格执行!ls /content/Tensorflow-Object-Detection/efficientdet_d0_coco17_tpu-32/命令查看目录实际内容，如果提示目录不存在，说明之前部署的模型文件已经丢失，需要重新部署。
• 修复损坏的模型文件
  如果路径配置正确，但目录下确实找不到pipeline.config，说明之前的模型包下载中断、解压失败，清理旧文件后重新下载解压对应预训练模型即可，执行如下命令操作：

  %cd /content/Tensorflow-Object-Detection/
  !rm -rf efficientdet_d0_coco17_tpu-32*
  !wget 官方模型源中对应版本的efficientdet_d0_coco17_tpu-32压缩包
  !tar -zxvf 下载得到的模型压缩包
  

  操作完成后再次核对文件路径，即可正常加载配置。
• 校验框架部署完整性
  如果是通过克隆开源仓库的方式部署TensorFlow目标检测框架，先执行目录查看命令确认仓库文件完整，若克隆过程中断导致文件缺失，重新执行克隆命令完成部署即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ahmed Zedan