TensorFlow bug（六）——生成tfrecords时报错：TypeError: None has type NoneType, but expected one of: int, long

淩亂°似流年 2021-12-12 11:01 220阅读 0赞

xml文件转化成tfrecord格式出现错误TypeError: None has type NoneType, but expected one of: int, long

具体报错内容如下：  
in csv2tfrecord(csv\_path, imageDir\_path, tfrecord\_path)  
30 ‘image/object/bbox/ymax’: dataset\_util.float\_list\_feature(ymax\_list),  
31 ‘image/object/class/text’: dataset\_util.bytes\_list\_feature(classText\_list),  
—> 32 **‘image/object/class/label’: dataset\_util.int64\_list\_feature(classLabel\_list),**  
33 \}))  
34 tfrecord\_writer.write(tf\_example.SerializeToString())

E:\\AI\_Codes\\models-master\\research\\object\_detection\\utils\\dataset\_util.py in int64\_list\_feature(value)  
24  
25 def int64\_list\_feature(value):  
—> 26 **return tf.train.Feature(int64\_list=tf.train.Int64List(value=value))**  
27  
28

# 原因分析： #

> 此错误是由于训练集标注不全或错误而引起的，应检查训练集以及测试集里的照片是否和生成的xml文件一一对应，改正之后，需要重新生成csv数据。

# 解决过程： #

报错中提示返回None，说明肯定是代码哪里写了，根据报错在“classLabel\_list ” 找到classLabel\_list = \[classText\_to\_classLabel(classText) for classText in group\[‘class’\]\]  
这一行，进而找到了“classText\_to\_classLabel ”这个函数：

def classText_to_classLabel(row_label):
        if row_label == 'alien_face':
            return 1
        elif row_label == 'humen_face':
            return 2
        else:
            return None

所以返回None，肯定是我的标签写错了，查看发现果然是“human\_face”，在标签映射函数中写成了“humen\_face”.修改函数定义后，解决。

所以程序bug一般最难的不是逻辑问题，是拼写错误 哭笑脸。。

转自：

[生成tfrecords时报错：TypeError: None has type NoneType, but expected one of: int, long][tfrecords_TypeError_ None has type NoneType_ but expected one of_ int_ long]

[tfrecords_TypeError_ None has type NoneType_ but expected one of_ int_ long]: http://www.manongjc.com/article/34080.html