cuda 9.0
cudnn 7.5
python 3.5.2
tensorflow-gpu 1.8
我不知道错误发生在哪里，我也尝试了python 3.6.3。也将发生此错误。请帮忙。
我正在训练model_main.py文件，但是出现以下错误。
python model_main.py --model_dir=F:/cindy/cindybackup/tensorflow1/test/training -pipeline_config_path=F:/cindy/cindybackup/tensorflow1/test/data/faster_rcnn_inception_v2_pets.config --alsologtostderr --num_train_steps=1000 --num_eval_steps=10
它显示以下内容：
警告：tensorflow：所有评估的强制时期数 是1。 警告：tensorflow：估计的评估时期数为1，但遇到
eval_on_train_input_config.num_epochs= 0。 将num_epochs覆盖为1。 警告：tensorflow：使用临时文件夹作为模型目录：C：\ Users \ wyh \ AppData \ Local \ Temp \ tmplh3q4jn2 警告：tensorflow：估计器的model_fn（.model_fn位于0x00000256FF7F1400>）包括 params参数，但不会将参数传递给Estimator。 警告：tensorflow：num_readers已减少为1以匹配输入文件分片。 追溯（最近一次通话）： 文件“ model_main.py”，行109，在 tf.app.run（） 文件“ C：\ Users \ wyh \ AppData \ Local \ conda \ conda \ envs \ py352 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ platform \ app.py”， 126行 _sys.exit（main（argv）） 主文件中的文件“ model_main.py”，第105行 tf.estimator.train_and_evaluate（estimator，train_spec，eval_specs [0]） 文件“ C：\ Users \ wyh \ AppData \ Local \ conda \ conda \ envs \ py352 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ estimator \ training.py”， 在train_and_evaluate中的第439行 executor.run（） 文件“ C：\ Users \ wyh \ AppData \ Local \ conda \ conda \ envs \ py352 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ estimator \ training.py”， 518行，正在运行 self.run_local（） 文件“ C：\ Users \ wyh \ AppData \ Local \ conda \ conda \ envs \ py352 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ estimator \ training.py”， 第650行，在run_local中 钩子= train_hooks） 文件“ C：\ Users \ wyh \ AppData \ Local \ conda \ conda \ envs \ py352 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ estimator \ estimator.py”， 火车上的363号线 损失= self._train_model（input_fn，钩子，Saving_listeners） 文件“ C：\ Users \ wyh \ AppData \ Local \ conda \ conda \ envs \ py352 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ estimator \ estimator.py”， _train_model中的第843行 返回self._train_model_default（input_fn，hooks，saving_listeners） 文件“ C：\ Users \ wyh \ AppData \ Local \ conda \ conda \ envs \ py352 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ estimator \ estimator.py”， _train_model_default中的第853行 input_fn，model_fn_lib.ModeKeys.TRAIN）） 文件“ C：\ Users \ wyh \ AppData \ Local \ conda \ conda \ envs \ py352 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ estimator \ estimator.py”， _get_features_and_labels_from_input_fn中的第691行 结果= self._call_input_fn（input_fn，模式） 文件“ C：\ Users \ wyh \ AppData \ Local \ conda \ conda \ envs \ py352 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ estimator \ estimator.py”， _call_input_fn中的第798行 返回input_fn（** kwargs） 文件“ F：\ cindy \ cindybackup \ tensorflow1 \ models \ research \ object_detection \ inputs.py”， _train_input_fn中的第525行 batch_size = params ['batch_size']，如果参数则为train_config.batch_size） 文件“ F：\ cindy \ cindybackup \ tensorflow1 \ models \ research \ object_detection \ builders \ dataset_builder.py”， 149行，正在构建 数据集= data_map_fn（process_fn，num_parallel_calls = num_parallel_calls） 文件“ C：\ Users \ wyh \ AppData \ Local \ conda \ conda \ envs \ py352 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ data \ ops \ dataset_ops.py”， 地图中的853行 返回ParallelMapDataset（self，map_func，num_parallel_calls） 文件“ C：\ Users \ wyh \ AppData \ Local \ conda \ conda \ envs \ py352 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ data \ ops \ dataset_ops.py”， 第1870行，在 init 中 超级（ParallelMapDataset，self）。初始化（input_dataset，map_func） 文件“ C：\ Users \ wyh \ AppData \ Local \ conda \ conda \ envs \ py352 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ data \ ops \ dataset_ops.py”， 第1839行，在 init 中 self._map_func.add_to_graph（ops.get_default_graph（）） 文件“ C：\ Users \ wyh \ AppData \ Local \ conda \ conda \ envs \ py352 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ function.py”， add_to_graph中的第484行 self._create_definition_if_needed（） 文件“ C：\ Users \ wyh \ AppData \ Local \ conda \ conda \ envs \ py352 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ function.py”， _create_definition_if_needed中的第319行 self._create_definition_if_needed_impl（） 文件“ C：\ Users \ wyh \ AppData \ Local \ conda \ conda \ envs \ py352 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ framework \ function.py”， _create_definition_if_needed_impl中的第336行 输出= self._func（* inputs） 文件“ C：\ Users \ wyh \ AppData \ Local \ conda \ conda \ envs \ py352 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ data \ ops \ dataset_ops.py”， tf_map_func中的1804行 ret = map_func（nested_args） 文件“ F：\ cindy \ cindybackup \ tensorflow1 \ models \ research \ object_detection \ builders \ dataset_builder.py”， 第130行，在process_fn中 已处理的张量= transform_input_data_fn（已处理的张量） 文件“ F：\ cindy \ cindybackup \ tensorflow1 \ models \ research \ object_detection \ inputs.py”， 第515行，在transform_and_pad_input_data_fn中 tensor_dict = transform_data_fn（tensor_dict）， 文件“ F：\ cindy \ cindybackup \ tensorflow1 \ models \ research \ object_detection \ inputs.py”， 第129行，位于transform_input_data中 tf.expand_dims（tf.to_float（image），axis = 0）） 文件“ F：\ cindy \ cindybackup \ tensorflow1 \ models \ research \ object_detection \ meta_architectures \ faster_rcnn_meta_arch.py”， 543行，在预处理中 parallel_iterations = self._parallel_iterations） 文件“ F：\ cindy \ cindybackup \ tensorflow1 \ models \ research \ object_detection \ utils \ shape_utils.py”， 第237行，在static_or_dynamic_map_fn中 输出= [tf.unstack（elems）中arg的fn（arg）] 文件“ F：\ cindy \ cindybackup \ tensorflow1 \ models \ research \ object_detection \ utils \ shape_utils.py”， 237行 输出= [tf.unstack（elems）中arg的fn（arg）] 文件“ F：\ cindy \ cindybackup \ tensorflow1 \ models \ research \ object_detection \ core \ preprocessor.py”， 第2264行，在resize_to_range中 lambda：_resize_portrait_image（image）） 文件“ C：\ Users \ wyh \ AppData \ Local \ conda \ conda \ envs \ py352 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ util \ deprecation.py”， 第432行，位于new_func中 return func（* args，** kwargs） 文件“ C：\ Users \ wyh \ AppData \ Local \ conda \ conda \ envs \ py352 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ control_flow_ops.py”， 2063行，在cond orig_res_t，res_t = context_t.BuildCondBranch（true_fn） 文件“ C：\ Users \ wyh \ AppData \ Local \ conda \ conda \ envs \ py352 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ control_flow_ops.py”， BuildCondBranch中的第1913行 original_result = fn（） 文件“ F：\ cindy \ cindybackup \ tensorflow1 \ models \ research \ object_detection \ core \ preprocessor.py”， 2263行，在 lambda：_resize_landscape_image（image）， 文件“ F：\ cindy \ cindybackup \ tensorflow1 \ models \ research \ object_detection \ core \ preprocessor.py”， 第2245行，位于_resize_landscape_image中 align_corners = align_corners，preserve_aspect_ratio = True） TypeError：resize_images（）获得了意外的关键字参数'preserve_aspect_ratio'
谢谢〜
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该问题在tensorflow模型中尚未解决（https://github.com/tensorflow/models/）
我刚刚删除了object_detection / core / preprocessor.py中的reserve_aspect_ratio
align_corners=align_corners, preserve_aspect_ratio=True)
align_corners=align_corners)