使用tensorflow训练数据时遇到的问题总结

1、OP_REQUIRES failed at assign_op.h models

这个问题的根源在于GPU不够用，解决方法也是各不相同，这里写一下几个共性方法。

• 在eval文件中加入os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2'

强制使用CPU验证

• 降低batch_size
• 修改tensorflow-gpu的版本，可能有效果
• 更换网络

2、Argument must be a dense tensor: range(0, 3) - got shape [3], but wanted []

需要将models/research/object_detection/utils/learning_schedules.py里的：

  rate_index = tf.reduce_max(tf.where(tf.greater_equal(global_step, boundaries),
                                      range(num_boundaries),
                                      [0] * num_boundaries))

修改成：

  rate_index = tf.reduce_max(tf.where(tf.greater_equal(global_step, boundaries),
                                      list(range(num_boundaries)),
                                      [0] * num_boundaries)

3、valueerror not enough values to unpack (expected 7 got 0)

The batch_size in config file should be set the same number as your num_clones, which could prevent this.
The batch_size in detection and classification tasks has different definition.
– 来自github

意思：在你的配置文件中的batch_size需要和你的训练文件中的num_clones保持一致。

4、tensorboard无法显示问题

这个问题就是没有读取到正确的路径，使用下面方法可以解决。

将cmd的默认路径cd到log文件的上一层，即cd home/tensorBoard，之后等号后面直接键入log文件名即可，不需写全路径，即 tensorboard --logdir=logs

5、No scalar data was found…

最开始的时候不显示scalar数据，这个时候有可能是eval还没有解析，所以数据暂时不显示，只要tensorboard正常显示，这个数据可能等等就有了。

6、Value Error: First Step Cannot Be Zero

找到类似下面的代码

schedule {
  step: 0
  learning_rate: .0001
}

将step修改为非0，或者删除这一段。

7、查看gpu、cpu信息

• https://blog.csdn.net/weiyumeizi/article/details/83035711
• https://blog.csdn.net/wujizhishui/article/details/89333957

8、fail to start snmpd

package snmpd 5.7.3+dfsg-1ubuntu4 failed to install/upgrade: subprocess installed post-installation script returned error exit status 1

• https://answers.launchpad.net/ubuntu/+source/net-snmp/+question/656995

9、Tensorflow 2.1 报错整合

RuntimeError: loss passed to Optimizer.compute_gradients should be a function when eager execution is enabled.
RuntimeError: Attempting to capture an EagerTensor without building a function.
RuntimeError: When eager execution is enabled, var_list must specify a list or dict of variables to save

• 当eager execution开启的时候，loss应该是一个Python函数。
• 在Tensorflow 2.0 中，eager execution 是默认开启的。
• 所以，需要先关闭eager execution
• tf.compat.v1.disable_eager_execution()

10、github clone很慢解决方法

https://www.jianshu.com/p/fb9848d5418c

11、How to fix the bug “Expected “required”, “optional”, or “repeated”.”？

问题出在当前版本的protobuf有bug，所以需要安装其他版本的进行操作，步骤如下：

tensorflow$ mkdir protoc_3.3
tensorflow$ cd protoc_3.3
tensorflow/protoc_3.3$ wget wget https://github.com/google/protobuf/releases/download/v3.3.0/protoc-3.3.0-linux-x86_64.zip
tensorflow/protoc_3.3$ chmod 775 protoc-3.3.0-linux-x86_64.zip
tensorflow/protoc_3.3$ unzip protoc-3.3.0-linux-x86_64.zip
tensorflow/protoc_3.3$ cd ../models/
tensorflow/protoc_3.3$ /home/humayun/tensorflow/protoc_3.3/bin/protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

• https://github.com/tensorflow/models/issues/1834

12、安装google object detection api的有效的教程

https://zhuanlan.zhihu.com/p/215456184

13、解决no module named’pycocotools_mask’的问题

我以为是cocoAPI没装好，在tensorflow/models/research下有一个pycocotools,程序会优先导入这个包，但是这个包里的_mask并不是python程序，把这个包删了。在 models/research下重新安装，命令为

git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
cd cocoapi/PythonAPI
python setup.py install
make
make install前要先激活环境
make install

14、findfont: Font family [‘serif’] not found. Falling back to DejaVu Sans.

https://blog.csdn.net/mr_muli/article/details/89485619

15、LaTeX Error: File `type1ec.sty’ not found.

apt install cm-super

16、FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘latex’: ‘latex’ (Python 3.6 issue)

sudo aptitude install texlive-fonts-recommended texlive-fonts-extra
sudo apt-get install dvipng

16、WARNING:root:image 4000 does not have groundtruth difficult flag specified

这个问题在于eval过多的图片，导致eval时间过长，所以需要减少，这个设置就在config文件中，在"eval_config"中"num_examples"，设置成你想要的数字，比如100，10即可

17、 自己的数据集的图片的格式不同，导致识别出现问题

识别的图片的格式为RGBA，而程序是RGB，所以识别的时候一直报错，出现下面的问题。

ValueError: cannot reshape array of size 60654 into shape (264,256,1,3)

其实这个问题的原因就在于，RGB的图片通道是3通道，而RGBA的通道不是，所以，导致shape是对不上的。

所以，在加载图片时，需要做一下转换，将RGBA格式的图片转为RGB的格式。

 def load_image_into_numpy_array(image):
      # The function supports only grayscale images
      image_np = np.asarray(image)
      image_np = cv2.cvtColor(image_np, cv2.COLOR_RGBA2RGB)
      return image_np

使用的方法是CV2的方法：image_np = cv2.cvtColor(image_np, cv2.COLOR_RGBA2RGB)。
如上，问题应该就解决了。

18、cannot import name AsyncGenerator

解决办法就是降低版本

pip install --upgrade prompt-toolkit==2.0.1

安装成功后，执行

python -m ipykernel --version

如果有版本号，那问题就解决了，jupyter可以正常使用

或者，卸载后重新安装

pip uninstall Ipython
pip install Ipython

19、Cannot uninstall ‘ipython’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately det…

解决办法：使用下面命令进行强制更新即可。亲测可用

sudo pip3 install --ignore-installed ipython --upgrade

20、ImportError: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6: version `CXXABI_1.3.9‘ not found

https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/90242598

最后

以上就是繁荣大神为你收集整理的使用tensorflow训练数据时遇到的问题总结的全部内容，希望文章能够帮你解决使用tensorflow训练数据时遇到的问题总结所遇到的程序开发问题。

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