Dataset_factory importerror：カスタムデータの既存のチェックポイントから事前に訓練されたモデルを調整するTensorflow

Question

私は、テンソルフローgithub pageの指示に基づいて小さなカスタムデータセットで事前訓練された（開始v1）モデルを再訓練することに取り組んでいます。

データセットの作成：

python build_image_data.py 
--train_directory="${TRAIN_DIR}" 
--validation_directory="${VALIDATION_DIR}" 
--output_directory="${OUTPUT_DIRECTORY}" 
--labels_file="${LABELS_FILE}" 
--train_shards=128 
--validation_shards=24 
--num_threads=8 

を微調整（https://github.com/tensorflow/models/tree/master/slim#Pretrained - 既存のチェックポイントのセクションからモデルを微調整）：

python train_image_classifier.py 
--train_dir="${TRAIN_DIR}" 
--dataset_dir="${DATASET_DIR}" 
--dataset_name=objects 
--dataset_split_name=train 
--model_name=inception_v1 
--checkpoint_path="${CHECKPOINT_PATH}" 

私はPythonのパスにdataset_factoryを追加しようとしましたが、それは動作しませんでしたし、私はこの問題を解決するための任意の解決策を見つけることができません

File "train_image_classifier.py", line 23, in from datasets import dataset_factory - ImportError: no module named 'datasets'

：

そして、私は、次のエラーメッセージが表示されました。この場合、どうしたらいいですか？

Answer 1

まず、コードhttps://github.com/tensorflow/models/tree/master/slimの最新バージョンがあることを確認してください。データセットフォルダが存在することを確認します。また、PYTHONPATH環境変数にデータセット（dataset_factory.pyではなく）フォルダを追加することもできます。