Tensorflow报错：AttributeError: module 'tensorflow._api.v1.io' has no attribute 'gfile'

在使用YOLO v5进行自己数据集的训练的时候（python3 train.py），报了如下的错误：

Traceback (most recent call last):
  File "train.py", line 402, in <module>
    tb_writer = SummaryWriter(log_dir=increment_dir('runs/exp', opt.name))
  File "/home/riddleli/.local/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/tensorboard/writer.py", line 225, in __init__
    self._get_file_writer()
  File "/home/riddleli/.local/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/tensorboard/writer.py", line 256, in _get_file_writer
    self.flush_secs, self.filename_suffix)
  File "/home/riddleli/.local/lib/python3.6/site-packages/torch/utils/tensorboard/writer.py", line 66, in __init__
    log_dir, max_queue, flush_secs, filename_suffix)
  File "/home/riddleli/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/summary/writer/event_file_writer.py", line 76, in __init__
    if not tf.io.gfile.exists(logdir):
AttributeError: module 'tensorflow._api.v1.io' has no attribute 'gfile'

从Traceback我们可以看到这个错误是YOLO调用了pytorch，pytorch又调了Tensorflow，最后由Tensorflow报出的错误，于是根据报错，我们前往

/home/riddleli/.local/lib/python3.6/site-packages/tensorboard/summary/writer/event_file_writer.py

这一地址（当然你要修改成你实际报错的位置），看看这个python文件的76行写了什么内容

 

这两行代码很好理解，意思就是检查一下有没有叫做logdir的文件夹，如果没有的话就创建一个，但是似乎由于tensorflow版本的原因，tf.io.gfile这里出现了报错，一个最简单的思路就是使用Python自带的os.path和os.makedirs来替换掉这两个函数，将这两行程序改成如下所示： 

if not os.path.exists(logdir):
　　os.makedirs(logdir)

随后我们还可以看到91行处也有类似的代码，如果不管它一会也会报错

self._general_file_writer = tf.io.gfile.GFile(self._file_name, "wb")

这里我们采用另外一种方案，经过查阅资料，我们得知：出现这个问题的根本原因在于tensorflow的新版本与旧版本的不兼容（真是有毒），在这一版tensorflow中，gfile不是tf.io的，而是直接是tf的，所以我们按照如下代码进行修改即可（当然你仍然可以使用Python自带的os类来实现这一个功能）

self._general_file_writer = tf.gfile.GFile(self._file_name, "wb")

修改完后保存，重新运行，错误消除√