因此，在云培训后，我尝试使用以下链接导出推理图：
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/exporting_models.md
我使用的代码是：
python export_inference_graph.py \--input_type image_tensor \--pipeline_config_path samples/configs/ssd_mobilenet_v1_pets \--trained_checkpoint_prefix training\model.ckpt-29809 \--output_directory crop_graph1
它抛出一个错误：
C：\ Users \ kannan \ Desktop \ Deep Learning Projects \ GCP \ models \ research \ object_detection> python export_inference_graph.py --input_type image_tensor --pipeline_config_path samples / configs / ssd_mobilenet_v1_pets --trained_checkpoint_prefix training \ model.ckpt-29809 --output_directory crop_graph1 Traceback（最近一次调用最后一次）： 文件“export_inference_graph.py”，第119行，在tf.app.run（）文件“C：\ Users \ kannan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python35 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ platform \ app” .py“，第41行，在运行flags_passthrough = f._parse_flags（args = args）文件”C：\ Users \ kannan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python35 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ platform \ flags.py“，第45行，在_parse_flags中self._assert_all_required（）文件”C：\ Users \ kannan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python35 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ platform \ flags.py“ ，第78行，在_assert_all_required中self._assert_required（flag_name）文件“C：\ Users \ kannan \ AppData \ Local \ Programs \ Python \ Python35 \ lib \ site-packages \ tensorflow \ python \ platform \ flags.py”，第74行，在_assert_required中引发AttributeError（'Flag - 必须指定％s。'％flag_name）AttributeError：必须指定Flag --output_directory。
知道怎么解决这个问题吗？
我认为这个问题来自下线
\--trained_checkpoint_prefix training\model.ckpt-29809 \--output_directory crop_graph1
这个training\model.ckpt-29809应该有双引号
"training\model.ckpt-29809"
我假设python在ckpt和29809之间处理额外的“ - ”或者可能删除反斜杠，因为它意味着连续命令。
该命令应该在一行中没有“\”
python export_inference_graph.py --input_type image_tensor --pipeline_config_path samples/configs/ssd_mobilenet_v1_pets --trained_checkpoint_prefix "training\model.ckpt-29809" --output_directory crop_graph1