windows+tensorflow2+python3环境配置faster-rcnn详解

tf2改版后有了较大的改动，以前很多的经典算法都建立在tf1的版本上，需要做相应的修改才能在tf2上运行。本文详细记录了在win+tf2+python3环境下配置faster-rcnn的过程以及遇到的问题。本机具体版本为win10、python3.6，tf2.1.0.

Github下载代码

下载Git源码与数据

首先在Github搜索适用于win+tf的源码，本文下载源码链接: https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.

Download ZIP下载源码至自己的目录，然后根据readme.md文件中的内容要求依次执行相应的操作
1.通过运行以下命令安装需要的关联库
pip install -r requirements.txt
requirements.txt中包含的关联库如下：

为了在tf2中运行faster-rcnn还需要安装tf-slim关联库，用于替换tf.contrib.slim(后面会用到)
但经过测试直接用pip install安装的tf-slim在使用中仍旧会报错，需要在https://github.com/google-research/tf-slim该地址下载安装包，cd到下载目录下。

python setup.py install

为避免该版本失效，也分享了网盘
链接：https://pan.baidu.com/s/16NIGi5Q6fZHAL5lAdXswyA
提取码：som6
下载所需的安装包。
2.在cmd命令行中cd到./data/coco/PythonAPI执行以下命令（该步骤是安装使用MS COCO数据集的api，可以在以后使用MS coco数据集时使用，如果已经安装过不想添加到python site-package的话可以运行第一行命令即可）

python setup.py build_ext --inplace
python setup.py build_ext install

执行完成后会生成一些新的文件。

3.cd到 ./lib/utils目录执行以下命令

 python setup.py build_ext --inplace

同样执行完成后会生成新的文件夹

4.根据该链接中的提示下载Pascal VOC2007数据，

复制以下内容在迅雷中下载即可

http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar
http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCdevkit_08-Jun-2007.tar

5.下载VGG16预训练模型http://download.tensorflow.org/models/vgg_16_2016_08_28.tar.gz
现在已经下载好了所需的东西，接下来解压放置到需要的目录即可

解压相应数据至对应目录

1.解压VOC2007数据集，将以下文件夹放入同一目录下解压

后生成VOCdevit文件夹，文件名修改为VOCdecvit2007（因为在代码中使用该目录），然后移动该文件夹到data文件夹下：

2.解压VGG16压缩包vgg_16_2016_08_28.tar.gz得到vgg_16.ckpt文件，修改名字为vgg16.ckpt，然后在data文件夹中创建imagenet_weights文件夹，将vgg16.ckpt模型预训练文件放置在该文件夹中。

调试代码

现在需要的代码、关联库以及数据均已经下载完成，开始调试代码，根据readme.md文件中流程，此时只需要运行train.py文件即可，但直觉告诉我们事情不会如此简单。。。。。
我们在spyder中打开train.py运行（自个的笔记本GPU比较差，就在tran.py代码中添加了以下内容只用CPU跑即可，有GPU就不需要添加了）

#only execute in cpu
import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"  
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"

果然出现了报错，没关系，出现什么问题我们就解决什么，不要慌，这波可以。

‘tensorflow’ has no attribute ‘app’

这个问题很常见，tf2中弃用了app等诸多函数，在train.py、config.py(该文件在./lib/config目录下)、vgg16.py(该文件在./lib/nets目录下)、network.py(该文件在/lib/nets文件夹下)代码最开始添加以下语句以兼容模式运行tf1版本即可（如果还报这样的错误，就在报错定位到的文件中添加该语句）。

import tensorflow.compat.v1 as tf
tf.disable_v2_behavior()

No module ‘tensorflow.contrib’

好的，修改完tf1兼容模式之后，我们再次运行代码，果然，又出现了bug，这次是ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.contrib’

这个问题还是老样子，还是tf2不用contrib这玩意了，不过没关系，我们有替换函数，之前下载关联库的时候提到了以下命令安装tf-slim,这时候就派上用场了。

pip install tf-slim

注释掉#import tensorflow.contrib.slim as slim语句，然后以下行语句替换

import tf_slim as slim

修改完后的vgg16.py文件开头是这样式的：

然后继续运行train.py又出现了No module named 'tensorflow.contrib’报错，这次还是同样的问题，只要在network.py文件中用tf-slim替换即可

把以下语句注释掉：

#import tensorflow.contrib.slim as slim
#from tensorflow.contrib.slim import arg_scope

然后替换为

import tf_slim as slim
from tf_slim import arg_scope

修改后的结果如下：

‘tensorflow_core.compat.v1’ has no attribute ‘contrib’

继续运行train.py，出现以下错误

  File "E:\_detection\Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\lib\nets\network.py", line 287, in create_architecture
    weights_regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(cfg.FLAGS.weight_decay)

AttributeError: module 'tensorflow_core.compat.v1' has no attribute 'contrib'

因为tf2弃用了tf.contib.layers，该语句是一个l2正则化网络层，用tf-slim的l2_regularizer替换即可，
代码修改方式为将network.py 287行的语句注释掉，修改为

weights_regularizer = slim.l2_regularizer(cfg.FLAGS.weight_decay)

‘NoneType’ is not iterable

继续Train.py，出现以下错误

  File "E:/_detection/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master/train.py", line 225, in 
    train.train()

  File "E:/_detection/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master/train.py", line 131, in train
    variables_to_restore = self.net.get_variables_to_restore(variables, var_keep_dic)

  File "E:\_detection\Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\lib\nets\vgg16.py", line 70, in get_variables_to_restore
    if v.name.split(':')[0] in var_keep_dic:

TypeError: argument of type 'NoneType' is not iterable

很多人出现这个错误是因为没有将vgg_16.ckpt文件名修改为vgg16.ckpt，因为代码中使用这个名字，所以无法读入文件。
比较奇怪的是在修改后有时候运行还是会报这个错误。返回去看这个报错

Instructions for updating:
Use the `axis` argument instead
Loading initial model weights from ./data/imagenet_weights/vgg16.ckpt
module 'tensorflow_core.python.pywrap_tensorflow' has no attribute 'NewCheckpointReader'
Traceback (most recent call last):

  File "", line 1, in 
    runfile('E:/_detection/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master/train.py', wdir='E:/_detection/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master')

可以看到错误出现前程序运行到了读取vgg16模型的地方，出现一句话（有时候我又运行的时候没问题，搞不清为啥）

module 'tensorflow_core.python.pywrap_tensorflow' has no attribute 'NewCheckpointReader'

anyway，出现这个报错的话就是tf2没有这个函数，在tf2
的文档中链接可以看到其实是有替换函数的：

修改方式为注释掉train.py文件12行和181行的语句

#from tensorflow.python import pywrap_tensorflow
#reader =pywrap_tensorflow.NewCheckpointReader(file_name)

分别修改为

from tensorflow.compat.v1.train import NewCheckpointReader
reader=NewCheckpointReader(file_name)

即可解决。这个问题我之前跑了一次没有出现，后面又出现了，不知道原因是什么，以后找到原因了再来更新一下，修改后的结果如图：


继续运行train.py，就可以读入vgg16模型了。
finally，可以顺利训练模型了，至此，就完成了在tf2上运行faster rcnn的全部流程，如果嫌麻烦的童鞋也可以直接在github上下载我修改好的代码https://github.com/huobanlqs/faster-rcnn-win-tf2，其中’NewCheckpointReader’的问题我在提交这个版本的时候没有出现，所以没有修改，大家要是出现这个问题的话，按上述步骤修改即可。