TensorFlow目标检测API模型评估时出现_tkinter模块缺失错误

这个问题在无桌面的服务器环境里特别常见——你碰到的ModuleNotFoundError: No module named '_tkinter'，本质是matplotlib默认会尝试启用Tkinter作为图形渲染后端，但你的运行环境没装Tkinter的系统依赖。至于官方安装测试能通过，是因为测试脚本并没有触发matplotlib的图形界面调用，而评估流程里的COCO指标计算会用到matplotlib，才把这个问题暴露出来。

给你两个实用的解决思路：

临时快速修复（无需安装新依赖） #

在运行eval.py之前，先强制matplotlib使用非交互式后端（比如Agg），这样就不会触发Tkinter的调用：

export MPLBACKEND=Agg
python eval.py --logtostderr --pipeline_config_path=ssd_inception_v2_coco.config --checkpoint_dir=models/train/ --eval_dir=eval

（顺便提一句：你原来的命令里evad_dir是拼写错误，得改成eval_dir，不然还会碰到参数错误！）

要是不想每次都手动设置环境变量，也可以修改代码：找到object_detection/metrics/coco_tools.py，在文件最顶部添加两行：

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')

永久解决（安装Tkinter系统依赖） #

如果你的环境允许安装系统包，可以直接补上Tkinter的对应版本：

• 针对Ubuntu/Debian系统：

  sudo apt-get update && sudo apt-get install python3-tk
  

• 针对CentOS/RHEL系统：

  sudo yum install python3-tkinter
  

安装完成后，重新运行评估命令就可以了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Evgeniya Tveritinova