Google ML Engine训练时preprocessor_pb2导入错误求助

我之前在用TensorFlow Object Detection API配合Google ML Engine跑训练任务时，也碰到过一模一样的preprocessor_pb2导入错误，结合你的报错信息（Python2.7环境下的traceback），给你几个实用的排查和解决方向：

1. 对齐TensorFlow与Object Detection API版本 #

你参考的文章大概率是基于TensorFlow 1.x版本写的，但如果你的ML Engine环境用了TensorFlow 2.x，preprocessor_pb2的导入路径和API结构已经发生了变化：

• TF1.x环境下的正确导入是：from object_detection.protos import preprocessor_pb2
• 如果你用TF2.x，需要确保安装的是TensorFlow Object Detection API v2版本，并且调整导入逻辑，或者直接切换到文章对应的TF1.x兼容版本（比如TF1.15）。

2. 确保protobuf文件已正确编译 #

Object Detection API依赖protobuf编译生成的py文件，如果你跳过了本地编译直接上传项目到ML Engine，就会找不到preprocessor_pb2.py。在本地项目根目录执行以下命令完成编译：

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

编译完成后，确认object_detection/protos/目录下生成了preprocessor_pb2.py，再将整个项目目录上传到ML Engine。

3. 切换到Python3环境 #

你的报错显示用的是Python2.7，但目前绝大多数TensorFlow版本（包括1.x后期版本和所有2.x版本）都已经停止支持Python2。在你的训练配置文件（比如config.yaml）中指定Python3.7+版本：

trainingInput:
  runtimeVersion: "2.5"  # 对应兼容的TensorFlow版本
  pythonVersion: "3.7"

旧Python2环境的依赖兼容性问题是这类导入错误的常见诱因。

4. 检查PYTHONPATH配置 #

确保Object Detection API的根目录被正确添加到Python路径中：

• 可以在训练脚本开头添加：

  import sys
  sys.path.insert(0, '/path/to/your/object_detection_api_root')
  

• 或者在提交ML Engine训练任务时，通过--package-path参数指定API的路径，比如：

  gcloud ai-platform jobs submit training JOB_NAME \
    --package-path object_detection \
    --module-name object_detection.model_main \
    --runtime-version 2.5 \
    --python-version 3.7 \
    --region us-central1 \
    --args "--model_dir=gs://your-bucket/model_dir, --pipeline_config_path=gs://your-bucket/pipeline.config"
  

附你的报错信息：

Traceback (most recent call last): File "/usr/lib/python2.7/runpy.py", line 174, in _run_module_as_main "main", fname, loader, pkg_name) File "/usr/lib/python2.7/runpy...

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Blair