TensorFlow Object Detection训练报错：__new__()意外参数'file'

这个报错我之前帮朋友排查过，核心原因就是protobuf版本不兼容，下面给你具体的分析和解决步骤：

报错原因 #

TensorFlow Object Detection API对Protocol Buffers（protobuf）的版本有严格要求。当你环境中的protobuf版本过高（比如3.10及以上），生成的.proto对应的Python代码（比如你报错里的preprocessor_pb2.py）会使用新版本的API，而Object Detection的核心代码还是沿用旧版本的参数调用逻辑（比如file这个参数在新版本protobuf中已经被移除或修改），就会触发这个类型错误。

解决步骤 #

1. 检查当前protobuf版本 #

先确认你环境里的protobuf版本：

pip show protobuf

如果版本是3.9.0及以上，大概率就是版本问题。

2. 安装兼容的protobuf版本 #

卸载当前版本，安装适配TF Object Detection API的版本（推荐3.8.0，这个版本和绝大多数TF1.x版本的Object Detection API兼容）：

pip uninstall -y protobuf
pip install protobuf==3.8.0

3. 重新编译protobuf文件 #

因为之前生成的*_pb2.py文件是用不兼容的protobuf版本生成的，需要重新编译：
进入models/research目录，执行以下命令：

protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

4. 重新启动训练 #

再次运行你的训练命令：

python train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v1_pets.config

这样应该就能解决这个报错，正常输出训练步数和准确率了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bogdan.georgescu.gbm