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Comment résoudre 'import pycocotools._mask n'est pas une application Win32 valide' dans Tensorflow 1.13.1 et Python 3.7?

J'utilise un raton laveur de détection d'objets par datitran ( https://github.com/datitran/raccoon_dataset a>) pour entraîner mon propre ensemble de données et j'ai rencontré un problème.

Informations sur l'environnement.:

OS:Windows 10 64 bits

CUDA et CUDNN: CUDA 10 / CUDNN 7.5.0

Version Tensorflow: 1.13.1 (GPU)

Version Python: 3.7.0 64 bits (Anaconda, Inc. sur win32)

Modèle: ssd_mobilenet_v1_coco

Problème:

Je veux commencer à m'entraîner par

WARNING: The TensorFlow contrib module will not be included in TensorFlow 2.0.
For more information, please see:
  * https://github.com/tensorflow/community/blob/master/rfcs/20180907-contrib-sunset.md
  * https://github.com/tensorflow/addons
If you depend on functionality not listed there, please file an issue.

WARNING:tensorflow:From D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\app.py:125: main (from __main__) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use object_detection/model_main.py.
WARNING:tensorflow:From D:\Anaconda\envs\tensorflow\Lib\models\research\object_detection\legacy\trainer.py:266: create_global_step (from tensorflow.contrib.framework.python.ops.variables) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Please switch to tf.train.create_global_step
WARNING:tensorflow:From D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\op_def_library.py:263: colocate_with (from tensorflow.python.framework.ops) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Colocations handled automatically by placer.
WARNING:tensorflow:num_readers has been reduced to 1 to match input file shards.
WARNING:tensorflow:From D:\Anaconda\envs\tensorflow\Lib\models\research\object_detection\builders\dataset_builder.py:80: parallel_interleave (from tensorflow.contrib.data.python.ops.interleave_ops) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use `tf.data.experimental.parallel_interleave(...)`.
Traceback (most recent call last):
  File "train.py", line 186, in <module>
    tf.app.run()
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\platform\app.py", line 125, in run
    _sys.exit(main(argv))
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\util\deprecation.py", line 324, in new_func
    return func(*args, **kwargs)
  File "train.py", line 182, in main
    graph_hook_fn=graph_rewriter_fn)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\Lib\models\research\object_detection\legacy\trainer.py", line 280, in train
    train_config.prefetch_queue_capacity, data_augmentation_options)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\Lib\models\research\object_detection\legacy\trainer.py", line 59, in create_input_queue
    tensor_dict = create_tensor_dict_fn()
  File "train.py", line 123, in get_next
    dataset_builder.build(config)).get_next()
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\Lib\models\research\object_detection\builders\dataset_builder.py", line 134, in build
    config.input_path[:], input_reader_config)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\Lib\models\research\object_detection\builders\dataset_builder.py", line 80, in read_dataset
    sloppy=config.shuffle))
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\data\ops\dataset_ops.py", line 1605, in apply
    return DatasetV1Adapter(super(DatasetV1, self).apply(transformation_func))
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\data\ops\dataset_ops.py", line 1127, in apply
    dataset = transformation_func(self)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\data\experimental\ops\interleave_ops.py", line 88, in _apply_fn
    buffer_output_elements, prefetch_input_elements)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\data\ops\readers.py", line 133, in __init__
    cycle_length, block_length)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\data\ops\dataset_ops.py", line 2827, in __init__
    super(InterleaveDataset, self).__init__(input_dataset, map_func)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\data\ops\dataset_ops.py", line 2798, in __init__
    map_func, self._transformation_name(), dataset=input_dataset)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\data\ops\dataset_ops.py", line 2124, in __init__
    self._function.add_to_graph(ops.get_default_graph())
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\function.py", line 490, in add_to_graph
    self._create_definition_if_needed()
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\function.py", line 341, in _create_definition_if_needed
    self._create_definition_if_needed_impl()
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\function.py", line 355, in _create_definition_if_needed_impl
    whitelisted_stateful_ops=self._whitelisted_stateful_ops)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\function.py", line 883, in func_graph_from_py_func
    outputs = func(*func_graph.inputs)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\data\ops\dataset_ops.py", line 2099, in tf_data_structured_function_wrapper
    ret = func(*nested_args)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\data\ops\readers.py", line 247, in __init__
    filenames, compression_type, buffer_size, num_parallel_reads)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\data\ops\readers.py", line 212, in __init__
    self._impl = filenames.flat_map(read_one_file)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\data\ops\dataset_ops.py", line 1005, in flat_map
    return FlatMapDataset(self, map_func)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\data\ops\dataset_ops.py", line 2798, in __init__
    map_func, self._transformation_name(), dataset=input_dataset)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\data\ops\dataset_ops.py", line 2124, in __init__
    self._function.add_to_graph(ops.get_default_graph())
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\function.py", line 490, in add_to_graph
    self._create_definition_if_needed()
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\function.py", line 341, in _create_definition_if_needed
    self._create_definition_if_needed_impl()
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\function.py", line 355, in _create_definition_if_needed_impl
    whitelisted_stateful_ops=self._whitelisted_stateful_ops)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\function.py", line 883, in func_graph_from_py_func
    outputs = func(*func_graph.inputs)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\data\ops\dataset_ops.py", line 2099, in tf_data_structured_function_wrapper
    ret = func(*nested_args)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\data\ops\readers.py", line 209, in read_one_file
    return _TFRecordDataset(filename, compression_type, buffer_size)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\data\ops\readers.py", line 111, in __init__
    argument_dtype=dtypes.string)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\data\util\convert.py", line 35, in optional_param_to_tensor
    argument_default, dtype=argument_dtype, name=argument_name)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\constant_op.py", line 245, in constant
    allow_broadcast=True)
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\constant_op.py", line 283, in _constant_impl
    allow_broadcast=allow_broadcast))
  File "D:\Anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\tensor_util.py", line 501, in make_tensor_proto
    (dtype, nparray.dtype, values))
TypeError: Incompatible types: <dtype: 'string'> vs. object. Value is

et j'ai rencontré une erreur

python train.py 
--logtostderr 
--pipeline_config_path=Z:/Train/ssd_mobilenet_v1_coco_ship.config  
--train_dir=Z:/Train/train

python python-3.x tensorflow

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3 Réponses :

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vous devez installer VÄ ° SUAL C ++ 2015 pour pycocotools mais lorsque j'installe Visual C ++, cela ne fonctionnera pas. que je modifie pycocotools pour utiliser attendre un moment je le charge github

edit: chargé https: // github .com / rifatalptekincetin / pycocotools-modified

télécharger le dossier pycocotools le remplacer par research / object_detection le chemin du fichier doit être:

models-master/resarch/object_detection/pycocotools/__init__.py #etc.

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Salut @Rifat Alptekin Çetin, j'ai remplacé pycocotools, changé «unicode» en «octets» offert par Rubens_Z et changé son chemin, mais un autre problème est survenu, je l'ai téléchargé dans EDIT1, pourriez-vous résoudre cela?

qu'est-ce qu'unicode en octets idk mais j'utilise train.py et jette un œil à cette vérification si chaque étape est correcte tensorflow-object-detection-api-tutorial.readthedocs.io/en/...

J'ai vérifié les étapes et il y a toujours le problème que j'ai montré dans EDIT1. L'unicode en octets est une méthode proposée par Rubens_Z.

Je pense que ce numéro sera considéré comme une nouvelle question, merci pour votre aide! Je serai reconnaissant si vous pouviez m'aider dans la nouvelle question.

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Il existe au moins une incompatibilité entre Python 3 et pycocotools qui a également généré une requête d'extraction sur GitHub. L'un d'eux est:

Pour plus d'informations, accédez à:

Pull Request pour la bibliothèque pycocotools

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Salut @Rubens_Z, merci pour votre réponse, je suis apprécié. Pouvez-vous m'aider sur un nouveau problème? Je l'ai posté dans EDIT1.

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Salut pour tous ceux qui utilisent Windows pour moi, cela a fonctionné.

1) Installez les outils de génération de Visual C ++ 2015 à partir de https://go.microsoft.com / fwlink /? LinkId = 691126 avec la sélection par défaut.

2) Allez dans C: \ Program Files (x86) \ Microsoft Visual C ++ Build Tools et exécutez vcbuildtools_msbuild.bat

3) Ensuite, dans Anaconda, copiez et exécutez ceci (vous devez avoir installé git ... sinon utilisez simplement pip install git)

installation de pip

git + https://github.com/philferriere/cocoapi.git#egg= pycocotools ^ & subdirectory = PythonAPI

J'espère que cela fonctionne pour vous aussi :)

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