Python3.5下TensorLayer的DeformableConv2d报错：tf.reshape参数缺失

这个错误的核心原因很明确：你正在使用的TensorLayer版本中，DeformableConv2d层的实现代码存在bug——在/home/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/tensorlayer/layers/convolution.py第971行，代码直接调用了tf.reshape()，但没有传入这个函数必须的两个参数：tensor（要变形的张量）和shape（目标形状），这才导致了TypeError。

为什么会出现这个问题？ #

主要是版本兼容性或者库本身的代码缺陷：

• Python3.5已经是停止维护的旧版本，很多现代库对它的支持不完善，TensorLayer的某些版本在适配Python3.5时可能出现了代码遗漏；
• 你使用的TensorLayer版本恰好包含了这个未完成的代码片段，没有正确实现DeformableConv2d层的reshape逻辑。

可行的解决办法 #

1. 升级/更换TensorLayer版本
   查找TensorLayer的版本记录，找到一个既兼容Python3.5，又修复了DeformableConv2d层这个bug的版本，然后通过pip安装：

   pip install tensorlayer==<兼容版本号>
   

   注意：因为Python3.5已停止支持，可能需要找较早的TensorLayer版本，比如查看TensorLayer的release历史，确认哪个版本修复了该问题且支持py3.5。

2. 手动修复源码
   直接修改convolution.py文件的第971行：

   • 打开该文件，找到tf.reshape()这一行；
   • 根据该层的逻辑上下文，补全需要传入的tensor和shape参数。比如参考正确的可变形卷积实现，这一步通常是对偏移量张量进行形状调整，类似tf.reshape(offset, [-1, height, width, 2*kernel_size*kernel_size])这类写法，具体需要结合代码周围的变量和逻辑来确定。

3. 替换可变形卷积的实现
   如果上述方法都有困难，可以放弃使用TensorLayer的DeformableConv2d，改用原生TensorFlow手动实现可变形卷积，或者寻找其他支持Python3.5的第三方实现。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者programmer