Message type "object_detection.protos.DetectionModel" has no field named "center_net"
@DeborahOlaboye ci sta già lavorando.
Dal 26/1/2026.
Valutazione
- Difficoltà
- 3/5
- Tempo stimato
- 1-2 giorni
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python, tensorflow
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia con la configurazione della pipeline utilizzata da model_main_tf2.py e il percorso del traceback attraverso object_detection/model_lib_v2.py e object_detection/utils/config_util.py. Confronta la configurazione utilizzata per centernet_modelnetv2_fpn_512x512_coco17_od con i campi di DetectionModel disponibili nel pacchetto installato. Il lavoro è completato quando la configurazione viene analizzata senza l’errore di campo segnalato e l’addestramento raggiunge la fase successiva.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
I am trying to train from centernet_modelnetv2_fpn_512x512_coco17_od model but I am getting this error:
WARNING:tensorflow:From /home/server/miniforge3/envs/iBoard/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/python/compat/v2_compat.py:101: disable_resource_variables (from tensorflow.python.ops.variable_scope) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: non-resource variables are not supported in the long term 2025-01-02 21:00:02.368810: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'libcuda.so.1'; dlerror: libcuda.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory 2025-01-02 21:00:02.368888: W tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:269] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303) 2025-01-02 21:00:02.368943: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:156] kernel driver does not appear to be running on this host (server): /proc/driver/nvidia/version does not exist 2025-01-02 21:00:02.369919: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: SSE4.1 SSE4.2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. WARNING:tensorflow:There are non-GPU devices in tf.distribute.Strategy, not using nccl allreduce. W0102 21:00:02.374615 140292573689664 cross_device_ops.py:1387] There are non-GPU devices in tf.distribute.Strategy, not using nccl allreduce. INFO:tensorflow:Using MirroredStrategy with devices ('/replica:0/task:0/device:CPU:0',) I0102 21:00:02.379850 140292573689664 mirrored_strategy.py:369] Using MirroredStrategy with devices ('/replica:0/task:0/device:CPU:0',) Traceback (most recent call last): File "/home/server/Tensorflow/workspace/training/model_main_tf2.py", line 114, in <module> tf.compat.v1.app.run() File "/home/server/miniforge3/envs/iBoard/lib/python3.9/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 40, in run _run(main=main, argv=argv, flags_parser=_parse_flags_tolerate_undef) File "/home/server/miniforge3/envs/iBoard/lib/python3.9/site-packages/absl/app.py", line 312, in run _run_main(main, args) File "/home/server/miniforge3/envs/iBoard/lib/python3.9/site-packages/absl/app.py", line 258, in _run_main sys.exit(main(argv)) File "/home/server/Tensorflow/workspace/training/model_main_tf2.py", line 105, in main model_lib_v2.train_loop( File "/home/server/miniforge3/envs/iBoard/lib/python3.9/site-packages/object_detection/model_lib_v2.py", line 505, in train_loop configs = get_configs_from_pipeline_file( File "/home/server/miniforge3/envs/iBoard/lib/python3.9/site-packages/object_detection/utils/config_util.py", line 98, in get_configs_from_pipeline_file text_format.Merge(proto_str, pipeline_config) File "/home/server/miniforge3/envs/iBoard/lib/python3.9/site-packages/google/protobuf/text_format.py", line 719, in Merge return MergeLines( File "/home/server/miniforge3/envs/iBoard/lib/python3.9/site-packages/google/protobuf/text_format.py", line 793, in MergeLines return parser.MergeLines(lines, message) File "/home/server/miniforge3/envs/iBoard/lib/python3.9/site-packages/google/protobuf/text_format.py", line 818, in MergeLines self._ParseOrMerge(lines, message) File "/home/server/miniforge3/envs/iBoard/lib/python3.9/site-packages/google/protobuf/text_format.py", line 837, in _ParseOrMerge self._MergeField(tokenizer, message) File "/home/server/miniforge3/envs/iBoard/lib/python3.9/site-packages/google/protobuf/text_format.py", line 967, in _MergeField merger(tokenizer, message, field) File "/home/server/miniforge3/envs/iBoard/lib/python3.9/site-packages/google/protobuf/text_format.py", line 1042, in _MergeMessageField self._MergeField(tokenizer, sub_message) File "/home/server/miniforge3/envs/iBoard/lib/python3.9/site-packages/google/protobuf/text_format.py", line 932, in _MergeField raise tokenizer.ParseErrorPreviousToken( google.protobuf.text_format.ParseError: 2:3 : Message type "object_detection.protos.DetectionModel" has no field named "center_net".
OS: Debian 12
Tensorflow 2.x
Miniforge3
Pls help me, Thank you
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 77.6k
- Fork
- 44.8k
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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