可以出一个win的版本吗？

[vseasky]

[vseasky]

[zhen8838]

OOM是显存不足的问题. 第二个问题可能是启动了eager execution,或者应该修改导入用如下标准方式:

import tensorflow as tf
import tensorflow.keras as keras

之前开发时由于vscode的自动补全功能不够完善,所以我没有使用标准导入方式. 这可能引起了不同平台的偏差行为.

[vseasky]

    train_model.fit(h.train_dataset, 
                    epochs=max_nrof_epochs,
                    steps_per_epoch=h.train_epoch_step, 
                    callbacks=cbs,
                    validation_data=h.test_dataset, 
                    validation_steps=int(h.test_epoch_step * h.validation_split))#此处报错
main(args, args.train_set, args.class_num, args.pre_ckpt,
     args.model_def, args.depth_multiplier, args.augmenter,
     args.image_size, args.output_size, args.batch_size, args.rand_seed, args.max_nrof_epochs,
     args.init_learning_rate, args.learning_rate_decay_factor,
     args.obj_weight, args.noobj_weight, args.wh_weight, args.obj_thresh, args.iou_thresh, args.vaildation_split,
     args.log_dir,
     args.is_prune,
     args.prune_initial_sparsity,
     args.prune_final_sparsity,
     args.prune_end_epoch,
     args.prune_frequency)#此处报错

[vseasky]

[zhen8838]

你用的是不是tensorflow-1.15,如果是1.15参考我的博客.如果是1.14也尝试使用这个方法试试看.如果不行的话建议用Ubuntu.

[vseasky]

可以了，不过最后下载到K210效果很差，不太清楚什么原因

[vseasky]

ga该模型不支持IMGSIZE 240*320？

[zhen8838]

效果需要自己针对模型进行调优，此仓库仅作为一个基础的pipeline参考。240不是32的倍数，会导致上采样融合层的维度不匹配，可以删除那个上采样层融合层，或者修改上采样的倍数为浮点数。不过我记得我尝试过修改上采样倍数为浮点数会导致无法转换为tflite。

[sunrong0511]

[sunrong0511]

您好，我是 win10 的系统，按照 requirements 安装的环境。运行 keras_train.py 文件时，报 No module named 'tensorflow.python.types ' ，看了下这个功能是 from tensorflow.contrib.data import assert_element_shape 时报出的，有没有解决方案？谢谢~

[zhen8838]

确定是tf1.14吗？或者你可以试试直接导入tensorflow as tf，然后用tf.contrib.data.xxx来调用对应的函数，看看能否解决。

[sunrong0511]

确定是1.14。您用的是tensorflow还是tensorflow-gpu？这两个版本是不是也会有影响？

[zhen8838]

是tensorflow-gpu。在命令行中执行对assert_element_shape的导入还会出错吗？

[sunrong0511]

会的，和之前执行训练命令报的错误一样。

[sunrong0511]

问题的原因找到并解决了，应该是tensorflow_estimator导致的。tensorflow_estimator的版本能查看么？我可以在确认一下。

[zhen8838]

我刚刚想在windows下面装一下tf帮你看看。结果我装tf就报错cuda版本问题-_-。tensorflow_estimator你可以用conda list或者pip list查看，一般情况下是和tensorflow本体的版本一致的。

[sunrong0511]

用conda list或pip list查看，tensorflow_estimator的版本是1.14的，但我从另一个环境拷贝过来另一个1.14的tensorflow_estimator和现有的文件不同。不知道是之前哪一步出了问题（之前因为版本问题装卸了很多次）。。。