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为了在 Tensorflow 中使用预训练模型，我们为 TensorFlow 克隆了 Model Garden，然后在 Model Zoo 中选择一个模型，例如Detection Model Zoo : EfficientDet D0 512x512。

有没有办法检测到正确版本的 Tensorflow，例如2.7.0, or 2.7.1, or 2.8.0，这肯定会与上述设置一起使用？

文档 ( README.md) 似乎没有提到这个要求。也许它以某种方式暗示？

我检查setup.py了对象检测，但仍然没有任何线索！

\models\research\object_detection\packages\tf2\setup.py

REQUIRED_PACKAGES = [
    # Required for apache-beam with PY3
    'avro-python3',
    'apache-beam',
    'pillow',
    'lxml',
    'matplotlib',
    'Cython',
    'contextlib2',
    'tf-slim',
    'six',
    'pycocotools',
    'lvis',
    'scipy',
    'pandas',
    'tf-models-official>=2.5.1',
    'tensorflow_io',
    'keras'
]
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1 回答 1

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给定特定的 模型花园版本master分支，我不知道确定正确 Tensorflow 版本的正式/快速方法。但是，这是我的解决方法：

  1. 在REQUIRED_PACKAGES上面，我们看到tf-models-official>=2.5.1。
  2. 检查 pypi.org 上的包历史记录，截至 03.02.2022 的最新版本是2.8.0.
  3. 所以在安装这个\models\research\object_detection\packages\tf2\setup.py文件的时候，pip自然会去获取最新版本的tf-models-official，也就是2.8.0，感谢>=symbol。
  4. 但是，给定tf-models-official, v2.8.0，其所需的包定义在tf-models-official-2.8.0\tf_models_official.egg-info\requires.txt（注意：下载包并解压，使用链接。）
  5. 在这里，我们发现：
tensorflow~=2.8.0

...表示所需的 Tensorflow 版本是2.8.*.

这可能不是所希望的，例如在 CoLab 中，当前版本是2.7.0.

  1. 要解决方法，我们应该使用tf-models-official, v2.7.0。请注意，它与 Tensorflow 版本匹配。在这个版本2.7.0中requires.txt，我们应该看到tensorflow>=2.4.0，CoLab 的默认 Tensorflow 版本 ( ) 已经满足了这一点2.7.0。

  2. 要使此解决方法成为可能，\models\research\object_detection\packages\tf2\setup.py应将 修改为，例如修改'tf-models-official>=2.5.1'为'tf-models-official==2.7.0'。

警告：我认为这个 hack 不会影响对象检测 API 的功能，因为它最初需要任何tf-models-official>= 2.5.1。我们只是简单地修复它==2.7.0。

于 2022-02-08T16:20:24.503 回答