object_detection package install fails
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 42/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- python, tensorflow
- Área
- build-system
Línea de trabajo
Comienza con research/object_detection/packages/tf2/setup.py y reproduce la instalación siguiendo los pasos de Google Colab proporcionados. Después, ejecuta object_detection/builders/model_builder_tf2_test.py para confirmar el fallo de dependencia y verificar que la instalación se complete correctamente sin el error de protobuf indicado.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Prerequisites
Please answer the following questions for yourself before submitting an issue.
- [ +] I am using the latest TensorFlow Model Garden release and TensorFlow 2.
- [ +] I am reporting the issue to the correct repository. (Model Garden official or research directory)
- [+ ] I checked to make sure that this issue has not already been filed.
1. The entire URL of the file you are using
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/packages/tf2/setup.py
2. Describe the bug
Setup for object_detection package fails because of incompatible dependencies, even in simple colab with errors of:
TypeError: Descriptors cannot be created directly.
If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0.
3. Steps to reproduce
cd models/research/
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
cp object_detection/packages/tf2/setup.py .
python -m pip install .
python /content/models/research/object_detection/builders/model_builder_tf2_test.py
https://colab.research.google.com/drive/1krnCXwHeRqROVrXn55_wtHm5NWydJnXk#scrollTo=u3-XpvyWiCSB
6. System information
default google colab notebook like following:
https://colab.research.google.com/drive/1krnCXwHeRqROVrXn55_wtHm5NWydJnXk#scrollTo=u3-XpvyWiCSB
- Lenguaje dominante
- Python
- Estrellas
- 77.6k
- Forks
- 44.8k
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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