Python 3.x下TensorFlow目标检测出现AttributeError求助

嘿，这个问题其实是个很容易中招的拼写小失误！你看到的AttributeError，根源就在于代码里的方法名写错了——as_defult少了一个字母a，正确的方法名应该是as_default()。

问题出在哪 #

TensorFlow的Graph对象提供的上下文管理器方法是as_default()，用来将当前图设置为默认图。而你写的as_defult是拼写错误，这个方法根本不存在，所以程序才会报错说找不到这个属性。

修正后的代码 #

把出错的那行代码改成下面这样就好：

with detection_graph.as_default():
    # 这里放你的目标检测逻辑，比如加载模型、执行检测等代码

额外的小提示 #

• 确认你的detection_graph是一个有效的TensorFlow Graph对象，比如是通过tf.compat.v1.Graph()创建的，或者从预训练目标检测模型里正确加载出来的
• 如果你用的是TensorFlow 2.x版本，部分旧的目标检测代码可能需要兼容模式，你可以试试这样导入TensorFlow：

  import tensorflow.compat.v1 as tf
  tf.disable_eager_execution()
  

改完拼写后，这个错误应该就消失了，你可以继续调试你的目标检测代码啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rafet Türkel