Problema com a execução de object_detection_tutorial TypeError: load () faltando 2 argumentos posicionais necessários

Eu sou muito novo no tensorflow e estou tentando executar object_detection_tutorial. Estou recebendo TypeErrror e não sei como corrigi-lo.

Esta é a função load_model que perde 2 argumentos:

tags: conjunto de tags de string para identificar o MetaGraphDef necessário. Eles devem corresponder às tags usadas ao salvar as variáveis usando a API SavedModel save ().

export_dir: diretório no qual o buffer do protocolo SavedModel e as variáveis a serem carregadas estão localizadas.

def load_model(model_name):
  base_url = 'http://download.tensorflow.org/models/object_detection/'
  model_file = model_name + '.tar.gz'
  model_dir = tf.keras.utils.get_file(
    fname=model_name, 
    origin=base_url + model_file,
    untar=True)

  model_dir = pathlib.Path(model_dir)/"saved_model"

  model = tf.saved_model.load(str(model_dir))
  model = model.signatures['serving_default']

  return model

WARNING:tensorflow:From <ipython-input-9-f8a3c92a04a4>:11: load (from tensorflow.python.saved_model.loader_impl) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
This function will only be available through the v1 compatibility library as tf.compat.v1.saved_model.loader.load or tf.compat.v1.saved_model.load. There will be a new function for importing SavedModels in Tensorflow 2.0.

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-e10c73a22cc9> in <module>
      1 model_name = 'ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17'
----> 2 detection_model = load_model(model_name)

<ipython-input-9-f8a3c92a04a4> in load_model(model_name)
      9   model_dir = pathlib.Path(model_dir)/"saved_model"
     10 
---> 11   model = tf.saved_model.load(str(model_dir))
     12   model = model.signatures['serving_default']
     13 

~/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/util/deprecation.py in new_func(*args, **kwargs)
    322               'in a future version' if date is None else ('after %s' % date),
    323               instructions)
--> 324       return func(*args, **kwargs)
    325     return tf_decorator.make_decorator(
    326         func, new_func, 'deprecated',

TypeError: load() missing 2 required positional arguments: 'tags' and 'export_dir'

Você pode me ajudar a consertar isso e executar meu primeiro detector de objetos: D?

tensorflow

— Dominik
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Respostas:

Eu tive o mesmo problema e estou tentando resolver isso por 1 semana agora. Eu acho que a solução deveria ser essa;

model = tf.compat.v2.saved_model.load(str(model_dir), None)

Mais detalhes seriam (a partir do site oficial );

Carregue um SavedModel de export_dir.

tf.saved_model.load(
    export_dir,
    tags=None
)

Apelido:

tf.compat.v1.saved_model.load_v2

tf.compat.v2.saved_model.load

— Onur Baskin
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Usei sua solução e recebi outro erro. Atualizei tudo o que pude e funciona! Também tive um erro com o pathlib não sendo instalado.

— Dominik

@Dominik, você pode ser mais específico? talvez eu possa ajudar, porque esta aventura tensorflow I levaram-me a resolver muitas questões: D

— Onur Baskin

@OnurBaskin Há um erro mais tarde: o argumento TypeError: int () deve ser uma sequência de caracteres, um objeto ou número de bytes, não 'Tensor'

— kaitsu

@ Dominik Presumo que seja a sua versão do Tensorflow. Deve ser a versão 2.0 (estável). Aqui está o link para a pergunta que eu fiz, talvez você esteja tendo o erro exato. Além disso, procure por qualquer importação antiga que exija 'compat.v1'. mais tarde, você deve ter muitos erros, mas é assim que você migra um código antigo.

— amigos estão dizendo sobre

@OnurBaskin Estou bastante confuso. Eu pensei que a API de detecção de objeto só era compatível com as versões TensorFlow 1.

— Biiiiiird 16/01

Imaginei que fosse um problema de ramificação e usando o tf_2_1_reference ramificação fez o truque para mim:

igian@iGians-MBP models % git checkout tf_2_1_reference
M   research/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb
Branch 'tf_2_1_reference' set up to track remote branch 'tf_2_1_reference' from 'origin'.
Switched to a new branch 'tf_2_1_reference'
igians@iGians-MBP models % jupyter notebook

Em seguida, executei cada célula de Júpiter do tutorial como um bom novato!

Este é o ramo que eu usei: https://github.com/tensorflow/models/tree/tf_2_1_reference

— iGian
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