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: tensorflow.__spec__ is none

这个错误通常是由于 TensorFlow 版本不兼容或安装不正确导致的。您可以尝试以下解决方法：

1. 确保您安装的 TensorFlow 版本与您的 Python 版本兼容。您可以在 TensorFlow 官方网站上查看版本兼容性表格。

2. 确保您已正确安装 TensorFlow。您可以尝试重新安装 TensorFlow 或使用 pip 检查 TensorFlow 是否已正确安装。

3. 如果您正在使用 Anaconda，请确保您已正确配置 Anaconda 环境并安装了 TensorFlow。

4. 如果您正在使用 Jupyter Notebook，请确保您已正确配置 Jupyter Notebook 环境并安装了 TensorFlow。

如果以上方法都无法解决问题，请尝试在 TensorFlow 官方论坛或 GitHub 上寻求帮助。

ValueError: Could not interpret value `test_labels` for parameter `y`

这个错误通常发生在您尝试使用不存在的列名作为 `y` 参数时。

在这种情况下，您需要确保您选择的列名是正确的。在这个例子中，似乎在使用 `sns.lineplot` 函数时，您将 `test_labels` 列作为 `y` 参数的值，但是 `test_labels` 列不存在于您的数据中。

您可以检查您的数据，确保您选择的列名正确无误。如果您不确定，可以尝试使用其他列名或值。例如：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# create a sample data frame
df = pd.DataFrame({'pre_array': [1, 2, 3, 4, 5], 'sales': [2, 4, 6, 8, 10], 'event': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C']})

# plot the data
sns.lineplot(data=df, x="pre_array", y="sales", hue="event")

在这个版本的代码中，我们创建了一个包含 `pre_array`、`sales` 和 `event` 列的示例数据帧。我们将 `sales` 列作为 `y` 参数的值传递给 `sns.lineplot` 函数，以确保它是正确的。您可以使用这个示例代码作为参考，根据您的数据进行调整。