运行Intel LPOT的prepare_dataset.sh命令出现tensorflow AttributeError报错

核心错误根因 #

首先抛出的AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'app'是根本问题：

该报错源于你当前环境使用的是TensorFlow 2.x版本，而create_coco_tf_record.py脚本中调用的tf.app.flags是TensorFlow 1.x专属API，TF2.x版本已经完全移除了该模块。
后续的mv: cannot stat类报错属于连锁问题，前序脚本执行失败没有生成对应的COCO数据集record文件，因此移动操作无法找到目标文件。

修复方案 #

• 方案1：安装匹配的TensorFlow 1.15版本（最省心方案）
  该示例脚本原生适配TensorFlow 1.15版本，直接执行以下命令替换当前TF版本即可：
  pip install tensorflow==1.15 tensorflow-estimator==1.15
  安装完成后重新执行. prepare_dataset.sh即可正常运行。

• 方案2：适配现有TensorFlow 2.x环境修改代码
  如果你需要保留当前TF2.x环境，仅需对./object_detection/dataset_tools/create_coco_tf_record.py做少量修改：

  1. 在文件头部新增导入依赖：

  from absl import flags
  import sys
  

  2. 将代码中flags = tf.app.flags替换为FLAGS = flags.FLAGS
  3. 将代码末尾的tf.app.run()替换为如下逻辑：

  if __name__ == '__main__':
      FLAGS(sys.argv)
      # 原有main函数调用逻辑保持不变即可
  

  修改完成后重新执行数据集预处理脚本即可。

• 方案3：对齐示例官方依赖要求
  进入当前object_detection示例目录，执行以下命令安装官方指定的所有依赖版本，避免其他依赖不兼容问题：
  pip install -r requirements.txt

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ATHIRA MOHANAN