Google Colab 中的 Tensorflow Slim：调用方式：无，524288

问题描述

这个问题是我在运行model_main_tf2.py而不是train.py时得到的错误。这是 train.py 出现的错误：

Tensorflow 2 in Google Colab: `train_dir` is missing

此项目正在 Windows 10 中运行。

我正在按照教程使用 Google Colab 中的 Tensorflow 2 制作我自己的自定义模型： https://medium.com/analytics-vidhya/custom-tensorflow-object-detection-model-on-google-colab-4402b8e7ee7e

我调用了这个函数：

!python /content/gdrive/MyDrive/my_tfod/research/object_detection/model_main_tf2.py -- logtostderr--train_dir= /content/gdrive/MyDrive/my_tfod/research/--pipeline_config_path= /content/gdrive/MyDrive/ my_tfod/research/images/pipeline.config

我收到此错误：

2021-07-06 13:14:42.315650：我tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] 成功打开动态库libcudart.so.11.0 2021-07-06 13:15:00.409048: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53] 成功打开动态库 libcuda.so.1 2021-07-06 13:15:00.533321: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:328] 调用 cuInit 失败：CUDA_ERROR_NO_DEVICE：未检测到支持 CUDA 的设备 2021-07-06 13:15:00.533412：我 tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:156] 内核驱动程序似乎没有在这台主机上运行 (8276ec42f903)：/proc/driver/nvidia/version 不存在 警告：tensorflow：tf.distribute.Strategy 中有非 GPU 设备，未使用 nccl allreduce。 W0706 13:15:00.535598 140574091941760 cross_device_ops.py:1387] tf.distribute.Strategy 中有非 GPU 设备，未使用 nccl allreduce。 警告：tensorflow：程序启动时未配置集体操作。某些性能功能可能未启用。 W0706 13:15:00.536064 140574091941760 mirrored_strategy.py:379] 程序启动时未配置集体操作。某些性能功能可能未启用。 信息：tensorflow：对设备使用 MirroredStrategy ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:cpu:0',) I0706 13:15:00.593765 140574091941760 mirrored_strategy.py:369] 对设备使用 MirroredStrategy ('/job:localhost/replica:0/task:0/device:cpu:0',) 回溯（最近一次调用最后一次）： 文件“/content/gdrive/MyDrive/my_tfod/research/object_detection/model_main_tf2.py”，第 114 行，在 tf.compat.v1.app.run() 运行中的文件“/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/platform/app.py”，第 40 行 _run(main=main，argv=argv，flags_parser=_parse_flags_tolerate_undef) 运行中的文件“/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/absl/app.py”，第 303 行 _run_main(main,args) 文件“/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/absl/app.py”，第 251 行，在 _run_main sys.exit(main(argv)) 文件“/content/gdrive/MyDrive/my_tfod/research/object_detection/model_main_tf2.py”，第 111 行，在 main record_summaries=FLAGS.record_summaries) 文件“/content/gdrive/MyDrive/my_tfod/research/object_detection/model_lib_v2.py”，第 499 行，在 train_loop 管道配置路径，配置覆盖=配置覆盖） 文件“/content/gdrive/MyDrive/my_tfod/research/object_detection/utils/config_util.py”，第 138 行，在 get_configs_from_pipeline_file 中 proto_str = f.read() 文件“/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/lib/io/file_io.py”，第117行，读取 self._preread_check() 文件“/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/tensorflow/python/lib/io/file_io.py”，第 80 行，在 _preread_check compat.path_to_str(self.__name),1024 * 512) 类型错误：init()：构造函数参数不兼容。支持以下参数类型： 1. tensorflow.python.lib.io._pywrap_file_io.BufferedInputStream(filename: str,buffer_size: int,token: tensorflow.python.lib.io._pywrap_file_io.TransactionToken = None) 调用方式：无，524288

我假设提供的路径有问题。我已将驱动器安装到 Google Drive。当我将 PythonPath 设置为研究时，我遇到了不同的错误，因此我将 PythonPath 设置为 /content/gdrive/MyDrive/models。在修复错误时，错误总是最终导致这个错误。请让我知道修复方法，或者如果我需要提供更多信息来解决问题。谢谢。

编辑：我忘了提到我使用的是 model_main_tf2.py 而不是 train.py 因为我得到“train_dir is missing”，我也不知道如何解决。

解决方法

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