python - TF Object Detection API Segmentation Fault

Question

我正在尝试以与过去在其他机器上多次运行的方式相同的方式运行 TF 对象检测 API（相同的 Dockerfile 设置）。这一次，当尝试调用 时model_main.py，返回的只是Segmentation fault (core dumped)。

我一步一步model_main.py发现，这个段错误发生得很早，在 line 中from object_detection import model_lib。我怎样才能弄清楚为什么会发生这种情况？我有这个核心转储文件，但我不确定如何使用它来更多地了解导致此段错误的原因。我正在使用的 GPU/版本是：
Ubuntu 16.04
NVIDIA K80
CUDA 9.0
cuDNN 7.3.1
Python 3.6.7
Tensorflow 1.10

我还能够毫无问题地导入 TensorFlow 并运行我成功找到的这个基本测试：

import tensorflow as tf
with tf.device('/gpu:0'):
    a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
    b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
    c = tf.matmul(a, b)

with tf.Session() as sess:
    print (sess.run(c))

任何意见是极大的赞赏！

编辑：有点解决了。在model_lib.py中，导致错误的行是from object_detection import eval_util。如果我修改这个文件，使这一行是最后一个导入而不是第一个，这个段错误就会消失。不知道为什么，所以如果有人知道我真的很想听听。

标签： pythontensorflowsegmentation-faultobject-detection-api