深度学习训练模型时出错ValueError: Unknown value 'coco' for FasterRCNN_ResNet50_FPN_Weights.

非常抱歉给您带来困扰。对于FasterRCNN_ResNet50_FPN模型，'coco' 不是一个有效的权重值。FasterRCNN_ResNet50_FPN模型通常使用预训练权重 'imagenet' 或 'coco_pretrained'。请检查您的代码，确保您选择了正确的权重值。如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

相关问题

ValueError: Unknown loss function: 'categorical_cross_entropy'. Please ensure you are using a `keras.utils.custom_object_scope` and that this object is included in the scope.

这个错误通常是由于在使用自定义的损失函数时，没有正确地将其包含在 `keras.utils.custom_object_scope` 内导致的。这会导致 Keras 无法识别损失函数并引发 `ValueError` 错误。

解决方法是在使用自定义的损失函数时将其包含在 `keras.utils.custom_object_scope` 内。例如：

import keras

# 定义自定义损失函数
def my_loss(y_true, y_pred):
    # ...
    return loss

# 将自定义损失函数包含在 custom_objects 内
custom_objects = {'my_loss': my_loss}

# 加载模型时使用 custom_objects
model = keras.models.load_model('model.h5', custom_objects=custom_objects)

在模型训练时，也需要将自定义损失函数包含在 `keras.utils.custom_object_scope` 内，例如：

import keras

# 定义自定义损失函数
def my_loss(y_true, y_pred):
    # ...
    return loss

# 在 custom_object_scope 内使用自定义损失函数
with keras.utils.custom_object_scope({'my_loss': my_loss}):
    model.compile(loss='my_loss', optimizer='adam')

这样就可以正确使用自定义的损失函数了。

ValueError: Unknown loss function: 'categorical_cross entropy'. Please ensure you are using a `keras.utils.custom_object_scope` and that this object is included in the scope.

这个错误通常是由于使用了自定义的损失函数，但是没有在代码中正确地定义它所引起的。你可以尝试使用 `keras.utils.custom_object_scope` 来解决这个问题。以下是一个示例代码：

from keras.utils import custom_object_scope
from keras.losses import categorical_crossentropy

with custom_object_scope({'categorical_crossentropy': categorical_crossentropy}):
    # 在这里编写你的代码

在这个示例中，我们使用了 `custom_object_scope` 来定义了一个名为 `categorical_crossentropy` 的自定义损失函数。你需要将这个函数替换成你自己的自定义损失函数，然后将你的代码放在 `with custom_object_scope` 块中即可。