Tensorflow報錯：AttributeError: module 'tensorflow._api.v1.io' has no attribute 'gfile'

在使用YOLO v5進行自己數據集的訓練的時候（python3 train.py），報了如下的錯誤：

Traceback (most recent call last):
  File "train.py", line 402, in <module>
    tb_writer = SummaryWriter(log_dir=increment_dir('runs/exp', opt.name))
  File "/home/riddleli/.local/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/tensorboard/writer.py", line 225, in __init__
    self._get_file_writer()
  File "/home/riddleli/.local/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/tensorboard/writer.py", line 256, in _get_file_writer
    self.flush_secs, self.filename_suffix)
  File "/home/riddleli/.local/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/tensorboard/writer.py", line 66, in __init__
    log_dir, max_queue, flush_secs, filename_suffix)
  File "/home/riddleli/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/summary/writer/event_file_writer.py", line 76, in __init__
    if not tf.io.gfile.exists(logdir):
AttributeError: module 'tensorflow._api.v1.io' has no attribute 'gfile'

從Traceback我們可以看到這個錯誤是YOLO調用了pytorch，pytorch又調了Tensorflow，最后由Tensorflow報出的錯誤，於是根據報錯，我們前往

/home/riddleli/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/summary/writer/event_file_writer.py

這一地址（當然你要修改成你實際報錯的位置），看看這個python文件的76行寫了什么內容

 

這兩行代碼很好理解，意思就是檢查一下有沒有叫做logdir的文件夾，如果沒有的話就創建一個，但是似乎由於tensorflow版本的原因，tf.io.gfile這里出現了報錯，一個最簡單的思路就是使用Python自帶的os.path和os.makedirs來替換掉這兩個函數，將這兩行程序改成如下所示： 

if not os.path.exists(logdir):
　　os.makedirs(logdir)

隨后我們還可以看到91行處也有類似的代碼，如果不管它一會也會報錯

self._general_file_writer = tf.io.gfile.GFile(self._file_name, "wb")

這里我們采用另外一種方案，經過查閱資料，我們得知：出現這個問題的根本原因在於tensorflow的新版本與舊版本的不兼容（真是有毒），在這一版tensorflow中，gfile不是tf.io的，而是直接是tf的，所以我們按照如下代碼進行修改即可（當然你仍然可以使用Python自帶的os類來實現這一個功能）

self._general_file_writer = tf.gfile.GFile(self._file_name, "wb")

修改完后保存，重新運行，錯誤消除√