无法从tf2模型训练tensorflow的自定义模型

von4xj4u 于 2021-08-20 发布在 Java

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我想使用更快的rcnn resnet50 v1来训练我的自定义模型，我已经运行了以下命令：

Tensorflow/models/research/object_detection/model_main_tf2.py \
   --model_dir=Tensorflow/workspace/models/faster_rcnn_resnet50_v1 \
   --pipeline_config_path=Tensorflow/workspace/models/faster_rcnn_resnet50_v1/pipeline.config \
   --num_train_steps=2000

然后我得到以下错误：

File "/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/object_detection/builders/model_builder.py", line 265, in _check_feature_extractor_exists
    'Tensorflow'.format(feature_extractor_type))
ValueError:  is not supported. See `model_builder.py` 
         for features extractors compatible with different versions of Tensorflow.

有人能帮我吗？

python tensorflow tensorflow2.0 object-detection faster-rcnn

来源：https://stackoverflow.com/questions/68309151/fail-to-train-custom-model-of-tensorflow-from-tf2-model

1条答案

按热度按时间

c6ubokkw1#

您提供的信息告诉我，您的配置文件中的功能提取器的名称是错误的。正确的方法是在配置文件中指定功能提取器，如下所示：

feature_extractor {
      type: 'faster_rcnn_resnet50_keras'
      batch_norm_trainable: true
    }

设定 batch_norm_trainable 到 false 如果要在较小的数据集上进行微调。
的右配置文件示例 resnet50_V1 在这里。

赞(0）回复(0）举报 2021-08-20

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