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下面所有问题以及解决方法都是本人亲自遇到，且根据解决方法成功解决的，如果仍然有问题欢迎各位评论区讨论。

版本问题

1. 使用不用版本的Pytorch训练的权重模型无法加载。

pickle.UnpicklingError: A load persistent id instruction was encountered,
but no persistent_load function was specified.

Bug原因: 训练和测试的torch版本不一致。训练的时候是1.x，测试的时候是1.m。
解决办法： 先在1.x版本下加载模型，然后在保存的时候设置_use_new_zipfile_serialization=False就行了。

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torch.save(model.state_dict(), model_path, use_new_zipfile_serialization=False)

2. ValueError: numpy.ufunc size changed, may indicate binary incompatibility.

numpy版本过低导致，需要对numpy版本进行升级即可。

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pip uninstall numpy
pip install numpy
pip install --upgrade numpy

3. maskrcnn训练提示：FutureWarning: Input image dtype is bool

参考博客：https://blog.csdn.net/qq_39483453/article/details/118598535

scikit-image=0.17.2 的版本存在的问题，修改scikit-image包版本为0.16.2

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pip install -U scikit-image==0.16.2

环境配置/包安装

1. No module named ‘pycocotools‘

参考博客：超简单解决No module named ‘pycocotools‘

各版本pycocotools.whl文件

点击连接中任意一个版本，（我安装的是2.0.0），下载的时候一定要注意对应的python版本，cp36指的是python3.6，cp37和cp38同理。

下载之后，放入你喜欢的文件夹中，然后启动命令行，进入whl文件所在的目录，输入以下命令即可，注意install后面是你自己下载的whl文件全称

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activate tensorflow
E:
cd E:/windows/Downloads
pip install pycocotools_windows-2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

2. 成功解决AttributeError: ‘str‘ object has no attribute ‘decode‘

参考博客：https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/82079079

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pip install 'h5py<3.0.0' -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3. 使用Google Colab时，将Tensorflow版本转换到1.x版本

参考博客：https://blog.csdn.net/qq_44262417/article/details/105222696

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%tensorflow_version 1.x

数据格式不匹配

TypeError: expected str, bytes or os.PathLike object, not NoneType

出现这个问题多半是没有指定路径，上述问题翻译过来是，期望一个字符串或者字节路径，而不是默认值，出现这个问题需要把指定路径的变量赋值即可。这种错误多半出现在运行开源代码时出现。

检查代码中对应位置的字符串变量，是否传入了确定的值，而非None。