L'article ci-dessous présente une nouvelle solution!
L'histoire de la rétrogradation de la version de tensorflow dans la démo de Mask R-CNN.
** L'apprentissage profond super débutant ** est l'histoire qui a résolu l'erreur. J'ai écrit un article dans l'espoir qu'il aiderait quelqu'un.
Si vous souhaitez utiliser Mask R-CNN pour la reconnaissance d'image, le raccourci consiste à utiliser le code Mask_RCNN de matterport.
https://github.com/matterport/Mask_RCNN
Je n'ai pas compris même après avoir beaucoup lu, alors en lisant le site suivant, J'ai essayé d'exécuter demo.ipynb sur le colaboratoire Google.
https://tech-blog.optim.co.jp/entry/2019/03/28/173000 http://maruo51.com/2020/02/22/mrcnn/
Pourtant! Même si vous essayez de l'exécuter tel quel
AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'log'
Arrivera. (Au 20 avril 2020)
Donc, j'ai essayé et fait une erreur pendant environ deux jours pour résoudre ce problème, donc Je vais l'écrire.
La référence est comme la boîte de consultation des problèmes sur github ci-dessous.
https://github.com/matterport/Mask_RCNN/issues/1797#
Tout est en anglais, mais après l'avoir lu dur, j'ai trouvé un article qui me donnerait un indice.
tf.log() -> tf.math.log()
tf.sets.set_intersection() -> tf.sets.intersection()
tf.sparse_tensor_to_dense() -> tf.sparse.to_dense()
tf.to_float() -> tf.cast([value], tf.float32)
Apparemment, l'erreur est due à une version différente de tensorflow et à une méthode différente.
Vous devriez réécrire la partie appropriée de mrcnn / model.py exactement comme ceci.
Il est à noter qu'au lieu d'aller à la fin de l'erreur puis de modifier model.py ** Réécriture de model.py immédiatement après le premier clonage du référentiel **.
** Il semble que cela ait été résolu en procédant à la configuration, etc. dans le model.py modifié **. (J'ai l'impression que c'est une solution improvisée, alors Si quelqu'un connaît la vraie cause, faites-le moi savoir. )
affaire réglée! J'espère que cela vous aidera!
Recommended Posts