'；正在分析输入。。。形状不完整'；在Tensorflow中导出推理图时出错

我正在训练一个神经网络，使用Tensorflow的对象检测API来检测汽车。我使用以下sentdex的youtube视频来学习和执行这个过程

还有他的视频的文本版本：

他的系列的第1到第6部分

我的训练数据有~300张图像测试数据~20张图像

因为我使用的是迁移学习的概念，所以我选择了ssd_mobilenet_v1.model

Tensorflow 1.10版（CPU上）Python 3.6版

我训练了约8000步，损失了约1步

在我尝试导出推理图之前，一切都很顺利

我运行以下命令：

python3 export_inference_graph.py \
--input_type image_tensor \
--pipeline_config_path training/ssd_mobilenet_v1_pets.config \
--trained_checkpoint_prefix training/model.ckpt-7882 \
--output_directory car_inference_graph

在这个命令之后，我得到

警告：

WARNING:tensorflow:From 
/home/mydir/Desktop/models/research/object_detection/exporter.py:280: 
get_or_create_global_step (from 
tensorflow.contrib.framework.python.ops.variables) is deprecated and will be 
removed in a future version.
Instructions for updating:
Please switch to tf.train.get_or_create_global_step
WARNING:tensorflow:From 
/home/mydir/Desktop/models/research/object_detection/exporter.py:434: 
print_model_analysis (from tensorflow.contrib.tfprof.model_analyzer) is 
deprecated and will be removed after 2018-01-01.
Instructions for updating:
Use `tf.profiler.profile(graph, run_meta, op_log, cmd, options)`. Build 
`options` with `tf.profiler.ProfileOptionBuilder`. See README.md for details
106 ops no flops stats due to incomplete shapes.
Parsing Inputs...
Incomplete shape.

然后在此之后是一个模型报告列表。（如果你想要，我可以贴出来）

我有一个导出的car\u推断图文件夹，里面有检查点文件等

但当我在汽车图像（测试图像或新图像）上运行此模型时，它不会检测到汽车。i、 没有边界框

我不确定此警告是否影响了检测，如果影响了，请帮助我解决它

谢谢大家!

PS：为了帮助确定“无边界框”的原因，值得一提的是，它甚至没有在模型训练过的图像中显示车辆周围的边界框。这意味着推理图的导出或边界框函数本身有问题

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我刚刚发现“.pbtxt”文件的名称是：macnchese而不是：car。是不是碰巧导致了问题？

很有趣，看看你是否解决了这个问题-我遵循了相同的教程，认为我有完全相同的问题

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只有我有正确的pbtxt文件。我不知道是什么导致了这种情况，我下一步将尝试一种不同的模式，也许会移出遗留文件夹

标签期间使用的标签名称和pbtxt条目应完全匹配。在您的情况下，由于名称不同，您必须更改pbtxt文件中的名称并重新运行培训

标签期间使用的标签名称和pbtxt条目应完全匹配。在您的情况下，由于名称不同，您必须更改pbtxt文件中的名称并重新运行培训。@Srinivas Bringu是的，我在标签和pbtxt文件中都添加了“car”，关于警告（我问题的标题），我只是忽略了它们。它探测汽车！瞧！但很明显，由于我只训练了300张图像，它有时无法检测到汽车，但我现在将使用基于GPU的系统进行训练，并使用更多图像进行训练，以提高准确性。非常感谢：）移动到上面的评论以回答问题，因为它解决了问题。很抱歉，回答太晚了！是的，我通过在labellinig和.pbtxt文件中设置相同的名称修复了这个问题。i、 e.“car”，然后重新运行培训过程。关于警告，我只是避开它们。我的建议是重新开始，但要仔细标记每一步并记录下来。这样，您可以在遗漏某些内容时进行调试，或者在出现错误时进行交叉验证！祝你一切顺利！：）