windows下执行tensorflow/models的代码显示No module named ‘object_detection‘

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本文介绍了解决在使用TensorFlow目标检测API时遇到的No module named 'object_detection'错误的方法。提供了两种解决方案：一是通过设置环境变量PYTHONPATH来包含所需的路径；二是直接在Python的site-packages目录中创建.pth文件来添加这些路径。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Traceback (most recent call last):
File "object_detection/builders/model_builder_test.py", line 21, in <module>
from object_detection.builders import model_builder
ModuleNotFoundError: No module named 'object_detection'

 

 

有下面2个方法可以解决：

1.就是object_detection没有添加到你的路径，如果是linux下，直接执行：

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim

就行，如果是win下，在你的python(包括Anaconda，Anaconda本身只是一个包管理器而已)的Lib的site-packages目录下，新建一个xx.pth的文件，比如我新建的就是tensorflow_model.pth文件，添加你的models的3个路径，比如我的就是：

E:\models-master\research
E:\models-master\research\slim
E:\models-master\research\object_detection

 

 

 

2.在系统环境变量下新建一个PYTHONPATH，里面放这3个路径，然后需要重启电脑让环境变量生效，上面那个不需要重启

 

 

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print('datasets.exceptions 导入成功')" ``` #### 步骤 2：重建 PyTorch 环境 ```bash # 卸载冲突的 PyTorch 组件 pip uninstall -y torch torchvision torchaudio # 安装匹配的 PyTorch 版本（以 CUDA 11.8 为例） pip install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 \ --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # 验证 torchvision python -c "from torchvision import datasets; print('torchvision.datasets 导入成功')" ``` #### 步骤 3：解决模型下载问题（参考引用[1]） 当使用 `torchtext` 或 `datasets` 下载数据时遇到 403 错误： ```python # 修改 torchtext 源码（路径根据实际环境调整） sed -i 's|s3.amazonaws.com/research.metamind.io|modelscope-open.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com|g' \ /usr/lib/python3.10/site-packages/torchtext/datasets/wikitext2.py ``` #### 步骤 4：创建虚拟环境（彻底隔离） ```bash python -m venv ms_env source ms_env/bin/activate pip install modelscope torch transformers datasets ``` #### 步骤 5：依赖兼容性检查 安装后执行： ```bash pip check ``` 若报告类似冲突： ``` torchvision 0.16.2 requires torch==2.1.2, but you have torch 2.2.1 ``` 需按提示降级： ```bash pip install torch==2.1.2 # 匹配 torchvision 要求 ``` --- ### 关键验证脚本 创建 `import_test.py`： ```python # 测试所有关键模块 from datasets import exceptions from torchvision import datasets from modelscope.pipelines import pipeline print("所有模块导入成功！") ``` 运行： ```bash python import_test.py ``` --- ### 典型错误场景分析 | 错误类型 | 原因 | 解决方案 | |----------|------|----------| | `ModuleNotFoundError` | 库未安装或路径错误 | 重建虚拟环境 | | `ImportError` | 版本冲突 | 安装匹配版本 | | HTTP 403 | 下载源被屏蔽 | 修改下载 URL[^1] | | 部分初始化 | 循环导入 | 调整代码导入顺序 | > **注意**：ModelScope 依赖 Hugging Face 生态，需确保： > - `transformers==4.37.0` > - `datasets>=2.14.5` > - `torch` 与 `torchvision` 版本严格匹配[^2]
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