Python3.8+环境Colab下载Waymo数据集安装依赖报错如何解决

出现该报错是因为PyPI平台的Waymo开放数据集依赖包未使用waymo-open-dataset作为直接包名，实际包名会绑定适配的TensorFlow版本号，需要根据你当前环境的TensorFlow版本选择对应包名安装。

• 第一步：先查询Colab环境当前安装的TensorFlow版本

!pip show tensorflow

返回结果中的Version字段即为当前TF版本，例如返回Version: 2.15.0就代表当前是TensorFlow 2.15版本。

• 第二步：安装对应版本的Waymo开放数据集依赖
  包名格式为waymo-open-dataset-tf-主版本号-次版本号，需要将版本号中的.替换为-，举例：
  • 若TF版本为2.15.*，执行安装命令：

  !pip install waymo-open-dataset-tf-2-15
  

  • 若TF版本为2.12.*，执行安装命令：

  !pip install waymo-open-dataset-tf-2-12
  

如果当前环境的TensorFlow版本没有对应适配的Waymo包，可以先卸载原有TF，安装指定兼容版本后再装依赖，以安装TF2.15为例：

!pip uninstall -y tensorflow
!pip install tensorflow==2.15
!pip install waymo-open-dataset-tf-2-15

• 第三步：验证安装
  执行导入命令无报错即代表安装成功：

import waymo_open_dataset

依赖安装完成后，可通过两种常用方式加载数据集：

1. 使用tensorflow_datasets库直接加载，调用方式为：

import tensorflow_datasets as tfds
ds = tfds.load('waymo_open_dataset/v1.4.0', split='train', download=True)

2. 直接通过Google Cloud Storage的gsutil工具拉取指定的数据集分片，适合需要自定义下载部分数据的场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nathan Puch