一、系统环境介绍

操作系统：Windows10专业版
安装工具：miniconda
CUDA：10.1
cuDNN：7.6.5
tensorflow：tensorflow-gpu2.3.0
本文尝试使用GitHub上的tensorflow的models分支进行DeepLabV3p模型训练，将尝试过程记录在本文，最终得出结论如下：
（1）GitHub上的tensorflow的models分支只适用于tensorflow1系列，而不适用于2系列，原因一为models分支中代码是基于1系列编写，原因二为models的依赖包版本问题只有在1系列才能够解决，所以tensorflow-gpu2.3.0无法使用models分支；
（2）基于models分支只适用于tensorflow1系列的结论，tensorflow1系列最新版本为1.15.0，该版本的GPU版本只支持cuda10，不支持10.1及以上版本，因此如要使用GPU加速训练models分支，则只能安装cuda10。
tensorflowGPU安装教程可参照tensorflow-gpu版本安装教程（过程详细）。

二、models源码运行环境配置

2.1下载models源码并安装依赖包

在GitHub上下载tensorflow的models分支源码，地址为https://github.com/tensorflow/models，使用git工具进行下载，下载命令如下：

git clone https://github.com/tensorflow/models.git

本文将models下载至D:\tensorflow路径。
下载完成后，根据官网安装步骤说明，先不必进行添加models路径至PYTHONPATH步骤，因为添加路径是为了最终执行训练代码。
首先打开miniconda命令行终端，激活tensorflow环境，进入models的同一级路径，输入如下命令进行依赖包的安装，：

pip install -r models/official/requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

安装结束后报出如下错误：
在这里插入图片描述
错误表明tensorflow2.3.0要求numpy小于1.19.0，但是models的依赖环境中要求numpy>=1.20，numpy版本出现冲突。尝试忽略错误，在python中导入tensorflow包，结果报出“AttributeError: module ‘numpy’ has no attribute ‘object’”错误，无法执行tensorflow代码。

2.2tensorflow进行升版

考虑到models的依赖环境中要求numpy>=1.20，而当前tensorflow的版本为2.3.0要求numpy小于1.19.0，所以计划对tensorflow进行升版，查看升版后numpy版本是否达到1.20及以上。尝试安装2.4.0、2.5.0、2.6.0版本的tensorflow-gpu，但numpy版本均未达到1.20及以上，且当tensorflow-gpu版本为2.4.0及以上时，导入包时提示找不到cuda的dll文件，即无法使用GPU进行训练，根据官网的介绍，2.4.0及以上版本的tensorflow只支持cuda11.0及以上，而本机安装的cuda为10.1。
综上，对tensorflow进行升版尝试失败。

2.3models源码降版下载

因为当前版本的models依赖环境中要求numpy>=1.20，所以计划对models进行降级，查看降版后numpy版本是否小于1.19。在GitHub上逐一选择models分支的版本，并查看requirements.txt文件中对numpy版本的要求，最终发现v2.3.0版本对numpy版本仅要求>=1.15.4，且同时包含research文件夹（deeplab模型存在于该文件夹中），因此下载该版本的源码，命令如下：
在这里插入图片描述

git clone -b v2.3.0 https://github.com/tensorflow/models.git

下载后不再进行依赖包的安装，而是添加models/research的完整路径（如本机中为D:\tensorflow\models\research）至环境变量，步骤为打开电脑的环境变量窗口，系统环境变量——新建——添加PYTHONPATH及models/research路径，如下图：
在这里插入图片描述
添加后重启miniconda命令行终端，激活tensorflow环境后，执行deeplab文件夹下的model_test.py文件，结果添加链接描述报出如下错误：
“AttributeError：module tensorflow no attribute app”，经搜索可知该错误是在tf2.0环境中执行1.0代码导致，而经检查发现，最新版models源码中也为tf1.0代码。

2.4tensorflow1.15.0安装

由于发现models源码基于tf1.0编写，而tf1.0最新版本为1.15.0，因此安装tf-gpu1.15.0，安装教程如第一节所介绍，安装完毕后，按照2.1节所述进行依赖包的安装，安装结束后报出错误“Error: subprocess-exited-with -error”，如下图：
在这里插入图片描述
忽略该错误，按照2.3节中的添加路径执行deeplab文件夹下的model_test.py尝试，爆出错误“If this call came from a _pb2.py file, your generated code is out of date and must be regenerated with protoc >= 3.19.0.”，如下图：

在这里插入图片描述
经搜索，解决方法为安装protobuf3.19.0，命令如下：

pip install protobuf==3.19.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

继续执行model_test.py，报出错误“ModuleNotFoundError: No module named ‘nets’”，如下图：
在这里插入图片描述

经检查，发现nets位于models\research\slim文件夹下，所以将models\research\slim也添加至环境变量中，问题得到解决。
在这里插入图片描述

继续执行model_test.py，报出错误“ModuleNotFoundError: No module named ‘tf_slim’”，如下图：
在这里插入图片描述
经搜索，解决方法为安装tf_slim，命令如下：

pip install tf_slim -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

继续执行model_test.py，不再弹出错误，如下图所示，说明测试成功：
在这里插入图片描述

三、模型训练

3.1训练数据准备

以PascalVOC2012数据集为数据进行训练，在deepab/datasets文件夹内有一文件名为download_and_convert_voc2012.sh的脚本文件，该脚本文件功能为voc2012数据压缩包，解压后调用remove_gt_colormap.py文件进行数据集中标签图像的颜色转换，该脚本在Windows下无法运行，但可以由人工操作进行替代。
首先下载voc2012数据压缩包，下载地址为https://data.deepai.org/PascalVOC2012.zip，下载完成后解压至某一路径。
然后使用文本编辑器打开remove_gt_colormap.py，将里面voc2012数据集的存储路径替换为实际路径，如下图：
在这里插入图片描述
修改后执行py文件，报出“ModuleNotFoundError: No module named ‘PIL’”错误，因此安装pillow包，安装后执行，执行效果如下图：

在这里插入图片描述
执行前标签为彩色，执行后将标签中的目标区域以标签的索引值作为灰度值填充。
接下来需将voc数据转换为tf训练的专用数据格式，即TFRecord格式，打开deepab/datasets文件夹下的build_voc2012_data.py文件，将voc数据集路径更改为实际路径，并设置生成的TFRecord文件保存路径，如下图：
在这里插入图片描述
然后运行build_voc2012_data.py文件，结果报出“Windows fatal exception: access violation”错误，如下图：

经参照其他博客，发现需将deepab/datasets文件夹下的build_data.py文件中38行中的图片格式由‘png’更改为‘jpg’，因为voc2012中的图片格式为jpg格式，重新运行，顺利生成TFRecord文件：
在这里插入图片描述

3.2模型训练

首先下载预训练模型，下载地址为https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/deeplab/g3doc/model_zoo.md，其中提供了基于PASCAL VOC 2012、Cityscapes、ADE20K、ImageNet数据集及mobilenet、xception、resnet主干网络训练的模型：
在这里插入图片描述

打开deepab文件夹下train.py文件，对其中训练参数进行修改，参数修改可参照https://blog.csdn.net/fightingxyz/article/details/105488802博客内容，然后运行该文件开始模型训练：
在这里插入图片描述
打开任务管理器发现，终端训练只占用了CPU资源和内存资源，而GPU资源未被使用，说明tensorflow-GPU1.15.0确实无法使用cuda10.1，如要使用GPU加速，只能安装cuda10。

四、总结

总结如下：
（1）GitHub上的tensorflow的models分支只适用于tensorflow1系列，而不适用于2系列，原因一为models分支中代码是基于1系列编写，原因二为models的依赖包版本问题只有在1系列才能够解决，所以tensorflow-gpu2.3.0无法使用models分支；
（2）基于models分支只适用于tensorflow1系列的结论，tensorflow1系列最新版本为1.15.0，该版本的GPU版本只支持cuda10，不支持10.1及以上版本，因此如要使用GPU加速训练models分支，则只能安装cuda10。

参考文档

tensorflow-gpu版本安装教程（过程详细）
图像分割：Tensorflow Deeplabv3+训练人像分割数据集
运行官网tensorflow的deeplabv3代码
win10系统下使用deeplabv3训练自己的数据
tensorflow上实现deeplabv3+
AttributeError：module tensorflow no attribute app解决办法
ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorflow.contrib‘ 解决方法
解决tensorflow2.x中使用tf.contrib.slim包时出现的No module named：tensorflow.contrib 问题
windows 环境下 Python 添加环境变量方法大全！！！（PYTHONPATH）
your generated code is out of date and must be regenerated with protoc ＞= 3.19.0.
TF的ObjectAPI遇到ModuleNotFoundError: No module named ‘tf_slim‘
23、OpenMV使用tensorflow 1.15.0训练模型mobilenet_v1_1.0_224进行车辆识别