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python - 在 colaboratory 上训练 tensorflow 检测 api

问题描述

我正在尝试在 colaboratory 上训练 tensorflow 对象检测 api。

当我将 train.py 作为“%run train.py ...”运行时，我收到错误“重复标志错误：标志“主”被定义了两次。

当我将 train.py 作为“！python train.py ...”运行时，我收到错误“没有名为部署的模块”。

我已经使用以下方法设置了路径：import sys

sys.path.append('/content/models/research/slim')
sys.path.append('/content/models/research')
sys.path.append('/content/models/research/object_detection')

此外，我正在从 object_detection 目录运行 train。我不确定我还需要做什么才能成功运行 train.py 脚本。

标签： pythontensorflowgoogle-colaboratory

解决方案

下面的代码片段专门用于在 colab 上设置 tensorflow 对象检测 api。

`

!apt-get install protobuf-compiler python-pil python-lxml python-tk
!pip install Cython
!pip install jupyter
!pip install matplotlib

!git clone https://github.com/tensorflow/models.git

%cd /content/models/research

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

%set_env PYTHONPATH=/content/models/research:/content/models/research/slim

!python object_detection/builders/model_builder_test.py

`

在 google colab 上，需要执行上述一系列行才能让您的对象检测 api 启动并运行。安装的实际详细信息可在此处找到

下面的行指定了如何运行训练脚本

%run object_detection/train.py \
    --logtostderr \
    --pipeline_config_path=${PATH_TO_YOUR_PIPELINE_CONFIG} \
    --train_dir=${PATH_TO_TRAIN_DIR}

从官方文档来看，所有这些脚本都是在

/模型/研究

目录。不是来自对象检测文件夹本身。

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