（tensorflow）C：\ tensorflow \ models \ research \ object_detection> python train.py --logtostderr --train_dir = training / --pipeline_config_path = training / faster_rcnn_inception_v2_pets.config 警告：tensorflow：来自C：\ Anaconda3 \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ platform \ app.py：124：main（from main）已被弃用，并将在以后的版本中删除。 更新说明： 使用object_detection / model_main.py。 警告：tensorflow：从C：\ tensorflow \ models \ research \ object_detection \ legacy \ trainer.py：266：create_global_step（来自tensorflow.contrib.framework.python.ops.variables）已弃用，并将在以后的版本中删除。 更新说明： 请切换到tf.train.create_global_step 警告：tensorflow：num_readers已减少为1以匹配输入文件分片。 INFO：tensorflow：小数位数为0会禁用正则化功能。 INFO：tensorflow：小数位数为0会禁用正则化功能。 INFO：tensorflow：预测框之前的附加转化深度：0 追溯（最近一次通话）： 文件“ train.py”，行184，在 tf.app.run（） 运行中的文件“ C：\ Anaconda3 \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ platform \ app.py”，行124 _sys.exit（main（argv）） 在new_func中的文件``C：\ Anaconda3 \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ util \ deprecation.py''，第136行 return func（* args，** kwargs） 在主文件中的文件“ train.py”，第180行 graph_hook_fn = graph_rewriter_fn） 火车中的文件“ C：\ tensorflow \ models \ research \ object_detection \ legacy \ trainer.py”，行291 克隆= model_deploy.create_clones（deploy_config，model_fn，[input_queue]） 文件“ C：\ tensorflow \ models \ research \ slim \ deployment \ model_deploy.py”，行193，在create_clones中 输出= model_fn（* args，** kwargs） _create_losses中的文件“ C：\ tensorflow \ models \ research \ object_detection \ legacy \ trainer.py”，行204 projection_dict = detection_model.predict（图片，true_image_shapes） 预测文件“ C：\ tensorflow \ models \ research \ object_detection \ meta_architectures \ faster_rcnn_meta_arch.py” self._anchors.get（），image_shape，true_image_shapes）） 文件“ C：\ tensorflow \ models \ research \ object_detection \ meta_architectures \ faster_rcnn_meta_arch.py”，行_predict_second_stage中的行775 锚点，image_shape_2d，true_image_shapes） 文件“ C：\ tensorflow \ models \ research \ object_detection \ meta_architectures \ faster_rcnn_meta_arch.py”，行1285，在_postprocess_rpn中 clip_window = clip_window） Batch_multiclass_non_max_suppression中的文件“ C：\ tensorflow \ models \ research \ object_detection \ core \ post_processing.py”，行478 parallel_iterations = parallel_iterations） 文件“ C：\ tensorflow \ models \ research \ object_detection \ utils \ shape_utils.py”，第228行，位于static_or_dynamic_map_fn中 返回tf.map_fn（fn，elems，dtype，parallel_iterations，back_prop） map_fn中的第409行的文件“ C：\ Anaconda3 \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ functional_ops.py” swap_memory =交换内存） 文件“ C：\ Anaconda3 \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ control_flow_ops.py”，第2934行，在while_loop中 结果= loop_context.BuildLoop（cond，body，loop_vars，shape_invariants） BuildLoop中的文件“ C：\ Anaconda3 \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ control_flow_ops.py”，第2720行 pred，body，original_loop_vars，loop_vars，shape_invariants） _BuildLoop中的第2662行文件“ C：\ Anaconda3 \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ control_flow_ops.py” body_result = body（* packed_vars_for_body） 计算中的文件“ C：\ Anaconda3 \ envs \ tensorflow \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ ops \ functional_ops.py”，行399 packed_fn_values = fn（包装值） _single_image_nms_fn中的第452行的文件“ C：\ tensorflow \ models \ research \ object_detection \ core \ post_processing.py” Additional_fields = per_image_additional_fields） 文件“ C：\ tensorflow \ models \ research \ object_detection \ core \ post_processing.py”，行170，在multiclass_non_max_suppression中 score_threshold = score_thresh） TypeError：non_max_suppression（）获得了意外的关键字参数'score_threshold'