[mask-rcnn] tensorflow-gpu 2.0.0 -> 2.5.0

Change tensorflow version for MASK-R-CNN github project

tensorflow 2.0 -> tensorflow 2.5

MASK-R-CNN 모델을 tensorflow-gpu 2.0.0 으로 구현하였는데, 2.5.0 버전에 맞춘 과정들을 정리함

원래 환경 버전 (previous environment)

TITAN RTX

CUDA 10.0

Cudnn 7.1.0

tensorflow-gpu 2.0.0

바꾸려는 환경 버전 (current environment)

GTX 3090Ti

CUDA 11.2

Cudnn 8.x

tensorflow-gpu 2.5.0

CUDA 에서 tensorflow 버전 맞는거 찾는건 다 알겠지만! 참고하고자 적는다 ==> https://www.tensorflow.org/install/source#tested_build_configurations

크게 두가지만 변경해주면 되는데 먼저, keras를 불러오는 방식이다.

1. TF 2.X 버전 부터는 keras 를 불러오는 방식이 다른 것 같다. 그냥 keras 를 설치하여 쓰기보다는 tensorflow에 내장된 keras 를 쓴다.

따라서 import keras 인 것들은 모두다 import tensorflow.keras 로 변경해주었다.

또, keras.engine 의 경우 Layers 가 없다는 에러가 뜨곤하는데 tensorflow 파일들을 체크해보니 engine 아래에 base_layer 아래에 구현되어있었다.

직접 보고 변경하였다 ==> https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/python/keras/engine

아래와 같이 수정해줌.

import tensorflow 
import tensorflow.keras as keras
import tensorflow.keras.backend as K
import tensorflow.keras.layers as KL
import tensorflow.python.keras.engine.base_layer as KE
import tensorflow.keras.models as KM

1. 두번째로는 Mask-r-cnn 의 tf2 버전에서의 코드를 참고하여서 수정해주었다. 나의 경우 mrcnn/model.py 부분에서 버전 충돌이 많이 났는데 다음 사이트 가서 보면서 바꿔줌

https://github.com/ahmedfgad/Mask-RCNN-TF2/tree/master/mrcnn

1. 그 외의 에러사항들

또 다른 에러는 efficientNet 으로 학습시킨 모델의 weight 를 h5 로 저장하여서 load_weights 로 돌렸는데.. 그게 최신 layer로 바뀌면서 weight 수도 바뀌었다며…

그래서 이 에러는 하는 수 없이 학습을 다시 시켜서 다시시킨 weight 를 불러와 inference 하는 것으로 하였다. 그랬더니 에러없이 돌아감.호호