训练时Tensorflow不兼容的形状错误

Question

我一直在训练对象检测器，能够成功完成1个类的操作，现在我向数据集中添加了2个类和一些其他图像，我通过删除旧的将xml重新生成为csv和tf记录， pbtxt文件是正确的，并且还删除了培训目录中的旧检查点，但是当我像这样运行培训工作时：

python legacy/train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v1_pets.config

遵循此tutorial。我收到以下错误：

InvalidArgumentError (see above for traceback): Incompatible shapes: [2,1917] vs. [4,1]
 [[Node: Loss/Match/cond/mul_4 = Mul[T=DT_FLOAT, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](Loss/Match/cond/one_hot, Loss/Match/cond/Cast_2)]]

Answer 1

如果您按照障碍物检测API教程来培训Mobilenet SSD，则可以尝试在配置文件中注释掉“ ssd_random_crop”扩充。这对我有用。最初由rky0930 here指出。