深度学习TensorFlow Object Detection API训练自己的模型时—本人踩过的坑（报错总结）第三篇
2019.6.4 今日收获
报错一：报错IndentationError: expected an indented block？
解决方案：报错中文意思为——缩进错误： 期望一个缩进块，打开generate_tfrecord.py文件，找到对应的代码行，将下述代码
if name == ‘main’:
tf.app.run()
改为：
if name == ‘main’:
tf.app.run()
2019/6/9收获
报错一：.csv格式文件转tfrecord文件时出错类型
（1）python generate_tfrecord.py --csv_input=data/CRD_train.csv --output_path=train.record,报错no such process
（2）NotFoundError:
（3）typError:
解决方案：在.csv格式文件转tfrecord文件时这一步各种报错，此时针对以下几个方面展开检查：
1、检查generate_tfrecord.py中的代码，主要检查以下
（1）“…/research/object_detection/”下是否有image文件？
（2）检查此部分代码，对照train.csv文件，若class这一列只有一类，则代码直接为
if row_label == ‘xxxxxx(自己的class名称)’:
return 1
else:
None
若包含多个类别，则如下图所示，全都表示出来
（3）检查代码中最后一部分def main(),将images改为自己对应的image/train/ ,然后运行python generate_CRD.py --csv_input=data/CRD_train.csv --output_path=CRD_train.record
最后终于通过了这一步，好累
