Question

我正在遵循一个教程“使用TensorFlow 2和Keras使用Python对自定义数据集进行对象检测”

我正在与此link https://colab.research.google.com/drive/1TdhgBFaMxsaxl8sBKtCpT-itMxiphliu

合作

当我尝试在这一行中训练神经网络时，事情就出了问题：

'/content/keras-retinanet/keras_retinanet/bin/train.py' --freeze-backbone --random-transform --weights {'/content/keras-retinanet/snapshots/_pretrained_model.h5'} - -batch-size 8 --steps 500 --epochs 10 csv '/content/keras-retinanet/annotations.csv' '/content/keras-retinanet/classes.csv'

抛出错误：

File "/content/keras-retinanet/keras_retinanet/bin/train.py", line 521, in main
     validation_steps = args.steps_for_validation,
AttributeError: 'Namespace' object has no attribute 'steps_for_validation'

问题所在的train.py代码是这样的：

# start training
    return training_model.fit_generator(
        generator=train_generator,
        steps_per_epoch=args.steps,
        epochs=args.epochs,
        verbose=1,
        callbacks=callbacks,
        workers=args.workers,
        use_multiprocessing=args.multiprocessing,
        max_queue_size=args.max_queue_size,
        validation_steps = args.steps_for_validation,
        validation_data=validation_generator,
        initial_epoch=args.initial_epoch
    )

但是我无法很好地理解问题，因为没有属性错误。

我也正在关注这个github页面，出现同样的错误here。

每一个帮助都值得赞赏

Answer 1

train.py库的keras-retinanet文件存在问题。

如果看一下其代码，则在解析parse_args函数中的参数时，他们使用parser.add_argument()函数为所有参数添加了默认值，除了steps_for_validation，{{1} }和max_queue_size。

解决方法是

从initial_epoch函数调用或
通过名称传递参数或
在fit_generator()库中为这3个参数添加parser.add_argument()函数调用，并在需要时进行构建。

尽管我建议使用第一种解决方法，以防万一您不知道这些参数在做什么以及其默认参数应该是什么。

尝试训练神经网络时出错-“名称空间”对象没有属性“ steps_for_validation”

1 个答案: