TensorFlow2.5使用faster_rcnn_resnet101_v1_640x640_coco17模型报错问题问询

• 配置文件解析失败：报错中ValueError: 后为空值，说明代码加载pipeline.config配置文件时，未能成功读取到feature_extractor.type字段的有效内容，通常是配置文件路径错误、文件损坏、字段拼写遗漏/错误、路径包含特殊字符导致解析异常。
• 模型与依赖版本不兼容：你使用的faster_rcnn_resnet101_v1_640x640_coco17_tpu-8属于COCO17系列预训练模型，适配TensorFlow 2.7+ 版本的Object Detection API，你当前的TensorFlow 2.5配套的API版本过低，无法识别该模型的特征提取器配置参数。
• 配置类型识别错误：报错栈显示代码走入了_build_ssd_model分支，但你使用的是Faster RCNN模型，说明配置解析时未能正确识别元架构（meta_architecture）类型，本质还是配置文件读取失败或者版本不兼容导致的字段解析错误。

• 校验配置文件有效性
  • 确认pipeline.config文件的路径正确，路径中不要包含中文、空格、特殊符号
  • 手动打开配置文件检查：确认meta_architecture字段值和你使用的Faster RCNN模型匹配，确认feature_extractor.type字段有有效值，没有拼写错误、注释覆盖、字段缺失的问题
• 适配版本依赖
  方案1（推荐）：将TensorFlow版本升级到2.7及以上，同时安装对应版本的TensorFlow Object Detection API，和COCO17系列模型的要求匹配
  方案2：如果必须保留TensorFlow 2.5环境，更换下载适配TF2.5版本的Faster RCNN预训练模型，使用模型包自带的配套pipeline.config文件
• 校验API安装状态：执行命令python -c "import object_detection; print(object_detection.__version__)"确认Object Detection API安装正常，和当前TensorFlow版本匹配。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Priyabrata Panda