absl_*.lib是什么意思

absl_*.lib 是一个命名模式，表示以 "absl_" 开头并以 ".lib" 结尾的库文件。"absl_" 是 Google 开源库（Google Abseil）的前缀，用于命名与该库相关的文件和符号。这个库提供了许多常用的 C++ 函数和类，用于帮助开发者编写高质量、高效的 C++ 代码。通过使用这些库，开发者可以节省时间并提高代码的可读性和可维护性。

相关问题

AttributeError: module 'absl.flags._helpers' has no attribute 'str_or_unicode'

AttributeError是Python中的一个异常类型，表示在访问对象的属性或方法时发生了错误。在你提供的错误信息中，出现了"AttributeError: module 'absl.flags._helpers' has no attribute 'str_or_unicode'"，这意味着在absl.flags._helpers模块中没有名为'str_or_unicode'的属性。

这个错误通常发生在以下几种情况下：
1. 模块或对象中确实没有名为'str_or_unicode'的属性。
2. 名为'str_or_unicode'的属性被隐藏或重命名了。
3. 导入的模块版本不兼容，导致属性不存在。

为了解决这个问题，你可以尝试以下几个步骤：
1. 确认你的代码中正确导入了absl.flags._helpers模块，并且使用了正确的语法来访问属性。
2. 检查你使用的absl库的版本是否与你的代码兼容。你可以尝试更新absl库到最新版本，或者查看官方文档以了解是否有关于属性变更的说明。
3. 如果你在使用第三方库或框架时遇到了这个错误，可以查看相关文档或社区来获取帮助。

File "/root/Desktop/EAST-master/multigpu_train.py", line 180, in <module> tf.app.run() File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/platform/app.py", line 40, in run _run(main=main, argv=argv, flags_parser=_parse_flags_tolerate_undef) File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/absl/app.py", line 312, in run _run_main(main, args) File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/absl/app.py", line 258, in _run_main sys.exit(main(argv)) File "/root/Desktop/EAST-master/multigpu_train.py", line 110, in main total_loss, model_loss = tower_loss(iis, isms, igms, itms, reuse_variables) File "/root/Desktop/EAST-master/multigpu_train.py", line 30, in tower_loss f_score, f_geometry = model.model(images, is_training=True) File "/root/Desktop/EAST-master/model.py", line 77, in model spp_output = spp_layer(f[0]) File "/root/Desktop/EAST-master/model.py", line 44, in spp_layer strides=[1, strides[0], strides[1], 1], padding='VALID') File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/ops/nn_ops.py", line 3815, in max_pool name=name) File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/ops/gen_nn_ops.py", line 5662, in max_pool ksize = [_execute.make_int(_i, "ksize") for _i in ksize] File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/ops/gen_nn_ops.py", line 5662, in <listcomp> ksize = [_execute.make_int(_i, "ksize") for _i in ksize] File "/root/miniconda3/envs/txy2/lib/python3.7/site-packages/tensorflow_core/python/eager/execute.py", line 169, in make_int (arg_name, repr(v))) TypeError: Expected int for argument 'ksize' not <tf.Tensor 'model_0/feature_fusion/SpatialPyramidPooling/strided_slice_2:0' shape=() dtype=int32>. Process finished with exit code 1

这个错误是由于传递给函数的参数 ksize 需要是整数类型，但是你传递了一个 Tensor 对象。你需要确保将 Tensor 转换为整数类型后再传递给函数。你可以使用 TensorFlow 的 `tf.cast()` 函数将 Tensor 转换为整数类型，例如：`tf.cast(ksize_tensor, tf.int32)`。你需要找到代码中使用了 `tf.nn.max_pool()` 函数的部分，并检查是否在调用该函数时传递了一个 Tensor 类型的 ksize 参数，如果是，则需要将其转换为整数类型。例如，你可以将以下代码：

pool = tf.nn.max_pool(input, ksize=ksize_tensor, strides=[1, strides[0], strides[1], 1], padding='VALID')

修改为：

ksize = tf.cast(ksize_tensor, tf.int32)
pool = tf.nn.max_pool(input, ksize=[1, ksize, ksize, 1], strides=[1, strides[0], strides[1], 1], padding='VALID')

这应该可以解决你的问题。