如何检查哪个Tensorflow版本与Tensorflow Model Garden兼容

Question

为了使用Tensorflow的预训练模型，我们为Tensorflow克隆了model Garden，然后在model Zoo中选择一个模型，例如Detection model Zoo:EfficientDet D0 512x512。

是否有任何方法可以检测到Tensorflow的正确版本，例如2.7.0、2.7.1或2.8.0，在上述设置下，肯定会工作？

文档(README.md(似乎没有提到这一要求。也许它是以某种方式暗示的？

我检查了setup.py的对象检测，但仍然没有线索！

modelsresearchobject_detectionpackagestf2setup.py

REQUIRED_PACKAGES = [
# Required for apache-beam with PY3
'avro-python3',
'apache-beam',
'pillow',
'lxml',
'matplotlib',
'Cython',
'contextlib2',
'tf-slim',
'six',
'pycocotools',
'lvis',
'scipy',
'pandas',
'tf-models-official>=2.5.1',
'tensorflow_io',
'keras'
]

Answer 1

我不知道有什么正式/快速的方法来确定正确的Tensorflow版本，给定特定的Model Garden版本，master分支。然而，我的解决方法是：

1. 在上面的REQUIRED_PACKAGES中，我们看到了tf-models-official>=2.5.1
2. 检查pypi.org上的包历史记录，截至2022年2月3日的最新版本为2.8.0
3. 因此，在安装这个modelsresearchobject_detectionpackagestf2setup.py文件时，由于>=符号，pip自然会获取tf-models-official的最新版本，即2.8.0
4. 然而，给定tf-models-official、v2.8.0，其所需的包在tf-models-official-2.8.0tf_models_official.egg-inforequires.txt中定义(注意：使用链接下载并提取包(
5. 在这里，我们发现：

tensorflow~=2.8.0

意味着所需的Tensorflow版本是CCD_ 18。

这可能不是所期望的，例如，在CoLab中，当前的版本是2.7.0。

6. 要解决此问题，我们应该使用tf-models-official、v2.7.0。请注意，它与Tensorflow版本相匹配。在这个版本2.7.0的requires.txt中，我们应该看到tensorflow>=2.4.0，它已经被CoLab的默认Tensorflow版本(2.7.0(所满足。

7. 为了使这种变通方法成为可能，应将modelsresearchobject_detectionpackagestf2setup.py从例如'tf-models-official>=2.5.1'修改为'tf-models-official==2.7.0'。

Caveat：我认为这个破解不会影响对象检测API的功能，因为它最初需要任何tf-models-official>=CCD_ 30。我们只是简单地将其修复为==2.7.0。