使用tfds加载lvis内置数据集时报错缺少lvis_classes.txt文件问题求助

开发者阿泽

2026-10-3

LVIS数据集加载失败解决方法

问题描述

我正尝试加载lvis内置数据集。已知tfds和lvis需要分别安装导入，完成所有前置操作后仍然无法正常加载。
运行代码如下：

import os
import tensorflow as tf

from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline

!pip install lvis
!pip install tfds-nightly
import tensorflow_datasets as tfds

train_data, info = tfds.load('lvis', split='train', as_supervised=True, with_info=True)
validation_data = tfds.load('lvis', split='validation', as_supervised=True)
test_data = tfds.load('lvis', split='test', as_supervised=True)

Colab运行后抛出异常，核心报错为：

NotFoundError: /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow_datasets/object_detection/lvis/lvis_classes.txt; No such file or directory
RuntimeError: NotFoundError: Failed to construct dataset lvis: /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow_datasets/object_detection/lvis/lvis_classes.txt; No such file or directory

问题根因

你安装的tensorflow_datasets（此处为nightly版本）发布包未将LVIS数据集依赖的类别配置文件lvis_classes.txt打包进去，导致数据集本地构建时找不到必要配置文件，触发报错。

解决方案

方案1（推荐，Colab环境适用）

在tfds.load方法中添加try_gcs=True参数，直接从谷歌公共存储桶加载预构建完成的LVIS数据集，跳过本地构建步骤，无需处理缺失文件，修改后的代码如下：

train_data, info = tfds.load('lvis', split='train', as_supervised=True, with_info=True, try_gcs=True)
validation_data = tfds.load('lvis', split='validation', as_supervised=True, try_gcs=True)
test_data = tfds.load('lvis', split='test', as_supervised=True, try_gcs=True)