Python 3.x 如何修复'；不支持在不调用超级构造函数的情况下构造tf.Module'；在object-detection-api.model_main.py中

我不熟悉对象检测api，成功安装了api，

python对象检测教程.ipynb

运行良好。 但是，在接下来的步骤中，我从tensorflow/python/module/module.py获得了ValueError

通过,， 在最后一步“培训模式”之前，iv'e成功地完成了所有工作， 而不是运行此命令时：

python模型\u main.py--logtostderr--train\u dir=training/--pipeline\u config\u path=training/faster\u rcnn\u inception\u v2\u pets.config

（所有路径均正确） 我得到这个错误：

ValueError：
不支持在不调用超级构造函数的情况下构造tf.Module。将以下内容添加为_init__方法的第一行：
超级（快速搜索，自我）。\uuuuu初始化

我在这方面没有找到任何帮助，我尝试了对象检测API的新安装，但没有帮助

在本教程之后，我遇到了相同的错误

尝试运行时：

python对象检测/builders/model\u builder\u test.py

我希望模型开始训练，就像在教程中一样。。 但是我得到了这个：

/home/gal/.virtualenvs/dl4cv/bin/python/home/gal/TensorFlow/models/research/object\u detection/model\u main.py--logtostderr--train\u dir=training/--pipeline\u config\u path=training/faster\u rcnn\u inception\u v2\u pets.config

警告：TensorFlow contrib模块将不包含在TensorFlow 2.0中。
有关更多信息，请参阅：
* https://github.com/tensorflow/community/blob/master/rfcs/20180907-contrib-sunset.md
* https://github.com/tensorflow/addons
如果您依赖此处未列出的功能，请提交问题。
W0610 17:22:52.758328 140705573046080模型库py:615]强制所有评估验证的纪元数为1。
I0610 17:22:52.758429 140705573046080配置_util.py:484]可能会覆盖列车步骤：无
I0610 17:22:52.758468 140705573046080 config_util.py:484]可能会覆盖示例1的示例1
I0610 17:22:52.758504 140705573046080 config_util.py:484]可能会覆盖use_bfloat16:False
I0610 17:22:52.758536 140705573046080 config_util.py:484]可能会覆盖eval_num_epochs:1
I0610 17:22:52.758566 140705573046080配置_util.py:484]可能会覆盖加载_pretrained:True
I0610 17:22:52.758595 140705573046080配置_util.py:494]忽略配置覆盖键：加载预训练
W0610 17:22:52.758645 140705573046080 model_lib.py:631]预期的评估时段数为1，但遇到了'eval_on_train_input_config.num_epochs`=0。将'num_epochs'覆盖为1。
I0610 17:22:52.758683 140705573046080模型库py:666]创建估计器和输入：使用tpu False，导出到tpu False
W0610 17:22:52.758958 140705573046080 estimator.py:1758]使用临时文件夹作为模型目录：/tmp/tmp1lw9am0f
I0610 17:22:52.759102 140705573046080 estimator.py:202]使用配置：{“模型”目录：“/tmp/tmp1lw9am0f”，“随机种子”：无，“保存摘要步骤”：100，“保存检查点步骤”：无，“保存检查点”：600，“会话配置”：允许软放置：真
图形选项{
重写选项{
元优化器迭代：一次
}
}
“保持检查点最多”：5，“保持检查点每小时一次”：10000，“记录步骤计数步骤”：100，“训练分配”：无，“设备分配”：无，“协议分配”：无，“评估分配”：无，“实验分配”：无，“服务”：无，“集群规格”：，“任务类型”：“工作者”，“任务id”：0，“全局id”：集群中的“主节点”：“ev”评估主副本“：”，“，”是“，”是“，”数量ps副本“：0”，“数量工作者副本“：1}”
W0610 17:22:52.759208 140705573046080估计器。py:1931]估计器的模型_fn（）包含参数参数，但参数不会传递给估计器。
I0610 17:22:52.759698 140705573046080估计器_training.py:186]未使用分发协调器。
I0610 17:22:52.759793 140705573046080培训。py:612]本地运行培训和评估（非分布式）。
I0610 17:22:52.759924 140705573046080培训。py:700]启动培训并评估环路。评估将在每个检查点之后进行。检查点频率是根据RunConfig参数确定的：save_checkpoints_steps None或save_checkpoints_secs 600。
W0610 17:22:52.763085 140705573046080不赞成。py:323]From/home/gal/.virtualenvs/dl4cv/lib/python3.6/site packages/tensorflow/python/training/training_util.py:238:Variable.initialized_值（来自tensorflow.python.ops.variables）不赞成，将在未来版本中删除。
更新说明：
使用Variable.read\u值。在eager和graph（在tf.defun内）上下文中，2.X中的变量都会自动初始化。
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“/home/gal/TensorFlow/models/research/object\u detection/model\u main.py”，第109行，在
tf.app.run（主）
文件“/home/gal/.virtualenvs/dl4cv/lib/python3.6/site packages/tensorflow/python/platform/app.py”，第40行，正在运行
_运行（main=main，argv=argv，flags\u parser=\u parse\u flags\u tolerate\u unde）
文件“/home/gal/.virtualenvs/dl4cv/lib/python3.6/site packages/absl/app.py”，第300行，正在运行
_运行_main（main，args）
文件“/home/gal/.virtualenvs/dl4cv/lib/python3.6/site packages/absl/app.py”，第251行，在主
系统出口（主（argv））
文件“/home/gal/TensorFlow/models/research/object\u detection/model\u main.py”，第105行，在main中
tf.估计器.训练和评估（估计器，训练规格，评估规格[0]）
文件“/home/gal/.virtualenvs/dl4cv/lib/python3.6/site packages/tensorflow\u estimator/python/estimator/training.py”，第473行，列车和列车中
返回executor.run（）
文件“/home/gal/.virtualenvs/dl4cv/lib/python3.6/site packages/tensorflow_estimator/python/estimator/training.py”，第613行，运行中
返回self.run_local（）
文件“/home/gal/.virtualenvs/dl4cv/lib/python3.6/site packages/tensorflow\u estimator/python/estimator/training.py”，第714行，运行中