Я пытаюсь запустить простой пример обнаружения объекта с помощью ImageAI. Я использую Pycharm IDE для написания своего кода.
from imageai.Detection import ObjectDetection
import os
path = os.getcwd()
obj_detector = ObjectDetection()
obj_detector.setModelTypeAsRetinaNet()
obj_detector.setModelPath(os.path.join(path, "Model/resnet50_coco_best_v2.0.1.h5"))
obj_detector.loadModel()
detections = obj_detector.detectCustomObjectsFromImage(input_image=os.path.join(path, "Images/image.jpg"), output_image_path=os.path.join(path, "Images/result_Image.jpg"))
Я выполнил импорт всех необходимых библиотек, но когда я пытаюсь запустить решение, я получаю эту ошибку.
Полная ошибка сообщения.
Использование серверной части TensorFlow. 2020-06-17 16: 29: 51.422329: W tenorflow / stream_executor / platform / default / dso_loader. cc: 55] Не удалось загрузить динамическую c библиотеку 'cudart64_100.dll'; dlerror: cudart64_100.dll не найден 2020-06-17 16: 29: 51.443569: I tensorflow / stream_executor / cuda / cudart_stub. cc: 29] Игнорируйте приведенную выше ошибку cudart dlerror, если на вашем компьютере не установлен графический процессор. Traceback (последний вызов последним): файл "D: /source/repos/EpisRecognition/EpisRecognitionProject/objDetection.py", строка 1, в файле imageai.Detection import ObjectDetection "D: \ source \ repos \ EpisRecognition \ venv \ lib \ site-packages \ imageai \ Detection__init __. py ", строка 2, из imageai.Detection.keras_retin anet .models.re snet import resnet50_retinanet File" D: \ source \ repos \ EpisRecognition \ venv \ lib \ site -packages \ imageai \ Detection \ keras_retinanet \ models \ re snet .py ", строка 19, в файле импорта keras" D: \ source \ repos \ EpisRecognition \ venv \ lib \ site-packages \ keras__init __. py ", строка 3, в с. import utils Файл "D: \ source \ repos \ EpisRecognition \ venv \ lib \ site-packages \ keras \ utils__init __. py", строка 6, in from. импортировать файл conv_utils "D: \ source \ repos \ EpisRecognition \ venv \ lib \ site-packages \ keras \ utils \ conv_utils.py", строка 9, в from .. импортировать бэкэнд как файл K "D: \ source \ repos \ EpisRecognition \ venv \ lib \ site-packages \ keras \ backend__init __. Py ", строка 1, из .load_backend import epsilon File" D: \ source \ repos \ EpisRecognition \ venv \ lib \ site-packages \ keras \ backend \ load_backend .py ", строка 90, из .tensorflow_backend import * Файл" D: \ source \ repos \ EpisRecognition \ venv \ lib \ site-packages \ keras \ backend \ tensorflow_backend.py ", строка 5, при импорте тензорного потока как tf-файла "D: \ source \ repos \ EpisRecognition \ venv \ lib \ site-packages \ tensorflow__init __. Py", строка 99, из импорта tensorflow_core * Файл "D: \ source \ repos \ EpisRecognition \ venv \ lib \ site-packages \ tenorflow_core__init__.py ", строка 28, в от tensorflow. python import pywrap_tensorflow # pylint: disable = unused-import File" D: \ source \ repos \ EpisRecognition \ venv \ lib \ site-packages \ tensorflow__init __. py ", строка 50, в getattr module = self._load () Файл "D: \ source \ repos \ EpisRecognition \ venv \ lib \ site-packages \ tensorflow__init __. Py", строка 44, в _load module = _importlib.import_module (self. name ) File "C : \ Users \ Leonardo \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python36 \ lib \ importlib__init __. Py ", строка 126, в import_module return _ bootstrap ._ gcd_import (имя [уровень:], пакет, уровень) Файл" D: \ source \ repos \ EpisRecognition \ venv \ lib \ site-packages \ tensorflow_core \ python__init __. py ", строка 52, в импорте tensorflow.core.framework.graph_pb2 * Файл" D: \ source \ repos \ EpisRecognition \ venv \ lib \ site-packages \ tensorflow_core \ core \ framework \ graph_pb2.py ", строка 7, из дескриптора импорта google.protobuf как _descriptor File" D: \ source \ repos \ EpisRecognition \ venv \ lib \ site-packages \ google \ protobuf \ descriptor.py ", строка 48, из google.protobuf.pyext import _message ImportError: Ошибка загрузки DLL: не удалось найти указанную процедуру.
Я выполнил процедуру размещения папки python dlls в переменных окружения, но un к счастью, для ее решения этого было недостаточно.
