错误“AttributeError： DatasetConversionInfo” 对象在执行Pot -C SR-fsrson时没有属性“标识符”怎么解决？

答案对人有帮助，有参考价值 0

• 更改 此位置的代码行： openvino_2021.3.394deployment_toolstoolspost_training_optimization_toolkitlibsopen_model_zootoolsaccuracy_checkeraccuracy_checkerannotation_converters_init_.py
  
• 调整 此代码行： from .convert import make_subset, save_annotation, analyze_dataset, DatasetConversionInfo
  对此行：
  from accuracy_checker.annotation_converters.convert import make_subset, save_annotation, analyze_dataset, DatasetConversionInfo
  

答案对人有帮助，有参考价值 0

这个错误表明在运行 pot 命令时，DatasetConversionInfo 对象缺少 identifier 属性。这可能是由于以下原因之一：

1. 配置文件问题：SR-fsrcnn.json 配置文件中可能缺少某些必要的字段或字段定义不正确。


2. POT 版本问题：使用的 OpenVINO POT（Post-Training Optimization Tool）版本可能与配置文件不兼容。


3. 依赖库问题：某些依赖库可能没有正确安装或版本不匹配。

解决步骤：

1. 检查配置文件

打开 SR-fsrcnn.json 文件，确保所有必要的字段都已正确定义。特别是检查 dataset 部分，确保 identifier 字段存在并且格式正确。例如：

{

  "model": {

    "model_name": "fsrcnn",

    "model": "path/to/your/model.xml",

    "weights": "path/to/your/model.bin"

  },

  "engine": {

    "type": "accuracy_checker",

    "config": "path/to/your/accuracy_checker_config.yml"

  },

  "dataset": {

    "identifier": "your_dataset_identifier",  // 确保这个字段存在

    "data_source": "path/to/your/dataset"

  },

  "compression": {

    "algorithms": [

      {

        "name": "DefaultQuantization",

        "params": {

          "preset": "performance",

          "stat_subset_size": 300

        }

      }

    ]

  }

}

2. 更新 POT 工具

确保你使用的是最新版本的 OpenVINO POT 工具。可以通过以下命令更新：

pip install --upgrade openvino-dev

3. 检查依赖库

确保所有依赖库都已正确安装，并且版本与 POT 工具兼容。可以通过以下命令检查并安装依赖库：

pip install -r requirements.txt

4. 调试和日志

启用详细日志输出，以便更好地了解错误发生的具体位置。可以通过在命令中添加 --verbose 参数来实现：

pot -c SR-fsrcnn.json --verbose

5. 参考官方文档

查阅 OpenVINO 官方文档，确认配置文件的正确格式和字段定义。官方文档通常会提供详细的配置示例和说明。

总结

通过检查配置文件、更新工具、检查依赖库和启用详细日志，你应该能够找到并解决 AttributeError: 'DatasetConversionInfo' object has no attribute 'identifier' 的问题。如果问题仍然存在，建议参考 OpenVINO 官方文档或寻求社区支持。