TensorFlow1.14运行目标检测代码报错无法导入resnet模块

你遇到的问题分为两类：

1. 开头的FutureWarning是numpy版本过高，与TensorFlow 1.14的底层依赖规则不匹配导致
2. 最终的ImportError: cannot import name 'resnet'是核心错误：你当前拉取的TensorFlow Object Detection API为适配TF2.x的最新版本，而TF1.14的tensorflow.python.keras.applications模块下没有统一的resnet包，该版本的ResNet相关实现为单独的resnet50、resnet101等子模块，与新版API的导入逻辑不匹配。

• 方案1：快速修复导入错误
  找到文件/content/gun_detection/models/research/object_detection/models/keras_models/resnet_v1.py，将第22行的导入语句：

from tensorflow.python.keras.applications import resnet

修改为适配TF1.14的导入规则：

from tensorflow.python.keras.applications import resnet50 as resnet

如果你的训练配置用到了ResNet101/152等变体，对应替换为对应的模块名即可。

• 方案2：切换为适配TF1.x的API版本
  直接将models仓库切换到TF1.x的最后兼容分支，完全适配你的TF1.14环境，无需手动修改代码：

cd /content/gun_detection/models
git checkout r1.13.0

• 方案3：消除numpy版本警告
  执行以下命令降级numpy到匹配TF1.14的版本，解决开头的FutureWarning：

!pip install numpy==1.16.4

安装完成后重启Colab运行时，再重新执行训练命令即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者maverick maiden