Mask R-CNN训练数据集报错

Question

运行train.py文件时 显示有几个model没安装 按要求安装后 总有几个无法安装 特别是tensorflow＞1.13.0 试了几个python版本都无法安装 有没有朋友知道该用哪个python版本 需要给python配置什么吗 还是下载python就行吗

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

Mask R-CNN是一个使用深度学习技术进行目标检测和掩模预测的模型，它在多种应用中都表现出较好的性能。但根据你的描述，你遇到的问题主要是在安装所需的包或库时遇到的困难，特别是关于TensorFlow的版本问题。以下是一些建议帮助你解决这个问题：

1. 选择合适的Python版本: 对于大部分的开发库，推荐使用Python 3.6至Python 3.8的版本。针对TensorFlow而言，版本兼容性的问题比较普遍。如果Mask R-CNN需要TensorFlow的版本大于1.13.0，那么你需要确保你的Python版本与这个TensorFlow版本兼容。通常官方文档中会有相关的Python版本建议。
2. 安装Anaconda: 使用Anaconda管理Python环境和依赖库会更加方便。你可以创建一个新的虚拟环境，然后在该环境中安装所需的库和版本。这样可以避免与系统级别的Python环境冲突。

conda create --name maskrcnn_env python=3.7
conda activate maskrcnn_env

接着在这个环境中安装Mask R-CNN所需的库。 3. 使用pip: 如果你直接使用pip来安装库，确保你使用的是pip的最新版本。可以使用以下命令更新pip：

pip install --upgrade pip

然后在你的Python环境中安装Mask R-CNN所需的库。如果安装过程中遇到版本冲突或其他问题，尝试使用pip install <库名>=<版本号>来指定版本进行安装。例如：pip install tensorflow==1.15来安装特定版本的TensorFlow。 4. 查看文档和错误信息: 如果遇到具体的错误信息，请仔细阅读错误信息内容并参考官方文档或其他可靠的资源来获取帮助。有时候错误信息会提供关于如何解决问题的线索。 5. 其他依赖库: 除了TensorFlow外，确保其他依赖库如PyTorch、Cython等也正确安装并且与你的Python版本兼容。有时候某些库之间的依赖关系可能会导致冲突或错误。 6. 尝试其他版本的Mask R-CNN: 如果某个版本的Mask R-CNN在特定环境下存在问题，你可以考虑尝试其他版本的Mask R-CNN或者使用其他的替代品来满足你的需求。有时候随着时间和工具的迭代，使用最新版本的库可能更合适。

总之，选择合适的Python版本和正确管理你的Python环境是解决这类问题的关键。希望这些建议能帮助你成功安装和运行Mask R-CNN的训练数据集。