Entrena, evalua y optimiza con TensorBoard

Usando colab e instalando estas bibliotecas no tuve problemas para correr el modelo

!pip install avro-python3
!pip install tf_slim == 1.1.0
!pip install lvis
!pip install opencv-python-headless == 4.5.2.52
!pip install tensorflow == 2.7.0
!pip install tf-models-official == 2.7.0
!pip install tensorflow_io == 0.23.1
!pip install keras == 2.7.0
!pip install tensorboard == 2.7.0
!pip install tensorflow-text == 2.7.0
!pip install tensorflow-gcs-config == 2.7.0

En caso se les presente el siguiente error:

"/content/models/research/object_detection/meta_architectures/deepmac_meta_arch.py", line 28, in <module> import tensorflow_io as tfio  # pylint:disable=g-import-not-at-top
ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow_io'

pueden solucionarlo instalando la librería

!pip install tensorflow-io
import tensorflow_io as tfio

ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.python.keras.layers.preprocessing’

En mi caso tuve este error y comparto como lo solucioné.

Al momento de realizar el video, al parecer parece que la versión de TF era la 2.7, pero el tiempo pasó y las versiones cambiaron.

en algun momento del video el profesor recomienda instalar:

!pip install tf-models-official==2.7.0

y tambíen hay que clonar el respositorio de GitHub de ese mismo paquete con el siguiente comando que proveee el profesor:

!git clone --quiet https://github.com/tensorflow/models.git

El problema es que este segundo comando, al no tener especificado el TAG de git, instala la última versión, la 2.8 y ahí hay una incompatibilidad de versiones. El primer comando instala la versión 2.7 y el segundo la versión 2.8

Para solucionarlos yo ejecute el comando !pip install tf-models-official sin la versión

Si sale el error:

AttributeError: 'MirroredStrategy' object has no attribute 'experimental_run_v2'

Pueden ir al archivo /content/models/research/object_detection/model_main_tf2.py y cambiar la función:

strategy.experimental_run_v2(
      _dummy_computation_fn, args=(
          features,
          labels,
      )) 

por:

strategy.run(
      _dummy_computation_fn, args=(
          features,
          labels,
      )) 

Este error sale, porque la función ya no es experimental.

logre arregla el problema de versiones 2/12/22

1. de archivo comentar estas primeras 3 descargar asi lo importante es no descargar nada ahora mismo ya que si lo hacene traen versiones con las que object detecciion ya no trabaja :
   les hablo de estas lineas exactamente

!pip install tf_slim

!pip install tf-models-official

!pip install lvis

1. corren la descarga de object detection , no importa que les salga error lo que queremos es que me descargue la carpeta models en la pate izquierda donde va venir un archivo .txt llamado requeriments.txt lo abren hay mismo colab y lo modifican con estas versiones :

Required for apache-beam with PY3

avro-python3
apache-beam
pillow
lxml
matplotlib
Cython
contextlib2
tf-slim1.1.0
six
pycocotools
lvis
scipy
pandas
tf-models-official2.7.0
tensorflow_io0.23.1
keras2.7.0

1. una vez modificado el archivo porocen a instalarlo con el comando

!pip install -r requeriments.txt

listo !

les va mandar un warning que reinicien el entorno pues lo hacen y vuenve a ejecutar
el comando
!pip install -r requeriments.txt

y listo ya puedes seguir con la clase

links que ayudaron estuve estancado 1 dia completo espero ahorrales time a ustedes .

https://github.com/tensorflow/models/issues/10479

https://www.youtube.com/watch?v=DUGqDBVkUxo

es un dolor de cabeza, las versiones se actualizan y dejan de ser compatibles, algunas. Pero logre llegar hasta aqui con mi propio modelo

Puede surgir el siguiente error a la hora de ejecutar el entrenamiento

ImportError: cannot import name '_registerMatType' from 'cv2.cv2' (/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/cv2/cv2.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so)

pude solucionarlo instalando una versión de opencv-python-headless anterior con el siguiente comando

!pip install opencv-python-headless==4.1.2.30

versiones superiores al parecer tienen conflicto.

Antes de empezar el entrenamiento instalen estas librerías si tienen errores

!pip install opencv-python-headless==4.1.2.30
!pip install tensorflow-io

Este es el link de mi modelo: here!

!tensorboard dev upload --logdir “/content/ssd_mobilenet” --name “Proyecto clasificación y detección de objetos” --description “Resultados de entrenamiento usando ssd_mobilenet” --one_shot

https://tensorboard.dev/experiment/vjYnV8kSRVmYpA5eNH4U8A/

Aca el link del tensorboard

https://tensorboard.dev/experiment/4PcQ70DdSkGaHDJA7xD4kw/

RETO: https://tensorboard.dev/experiment/qMbVSlm1RtqhLG4XytkI4w/

Hola, estoy teniendo problemas para ejecutar el google colab de la clase. Estos se han resuelto instalando de nuevo tensorflow y numpy. Para hacerlo he añadido esto

!pip install tensorflow2.7.0
!pip install numpy1.22.0

Exito!

https://tensorboard.dev/experiment/Mtp3UEX7Q2WXLNH2O5qlqQ/#scalars

Link de TensorBoard:

https://tensorboard.dev/experiment/kn8t4ykbQo25yLRormokvw/

Usando la recomendación de instalación de paquetes de la sesión 17 salieron errores, probé algunas alternativas de versiones y la alternativa que me funcionó aunque igual salieron varias advertencias fue la recomendación de uno de los compañeros abajo, adicionando algunos paquetes en el siguiente orden:

!pip install avro-python3
!pip install tf_slim1.1.0
!pip install lvis
!pip install opencv-python-headless4.5.2.52
!pip install tensorflow2.7.0
!pip install tf-models-official2.7.0
!pip install tensorflow_io0.23.1
!pip install keras2.7.0
!pip install tensorboard2.7.0
!pip install tensorflow-text2.7.0
!pip install tensorflow-gcs-config==2.7.0

Luego de eso tuve el siguiente error que fue al cargar tensorboard: Reusing TensorBoard on port 6006 (pid 2618), started 0:02:32 ago. (Use ‘!kill 2618’ to kill it.)
En mi caso el problema era la configuración de seguridad del navegador.

Las librerias de opencv no estaban siendo compatibles. Así que tuve que desinstalarla y volverla a instalar por otra versión más vieja.

!pip uninstall opencv-python-headless==4.5.5.62
!pip install opencv-python-headless==4.5.2.52