od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) DecodeError: 在 Tensorflow 2 对象检测中解析消息时出错

如何解决od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) DecodeError: 在 Tensorflow 2 对象检测中解析消息时出错

我是 Tensorflow 的新手，但已经能够使用 TF2 成功创建自定义对象检测模型。

我的下一步是尝试使用 python 脚本将我自定义的对象检测模型应用于视频。我正在尝试使用 Google Colab 尝试使用我自定义的 Tensorflow 模型运行 this python video object detection script。

但是，当我尝试使用下面的代码加载自定义模型时，出现如下所示的错误。我认为这可能是 TF1 和 TF2 之间的兼容性问题，但这只是猜测。

抛出错误的代码

# Load the Tensorflow model into memory.
detection_graph = tf.Graph()
with detection_graph.as_default():
    od_graph_def=tf.compat.v1.GraphDef()
    with tf.compat.v2.io.gfile.GFile(PATH_TO_CKPT,'rb') as fid:
        serialized_graph=fid.read()
        od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph)
        tf.import_graph_def(od_graph_def,name='')

    sess = tf.Session(graph=detection_graph)

收到错误

DecodeError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-f59155c3af9a> in <module>()
     68     with tf.compat.v2.io.gfile.GFile(PATH_TO_CKPT,'rb') as fid:
     69         serialized_graph=fid.read()
---> 70         od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph)
     71         tf.import_graph_def(od_graph_def,name='')
     72 

DecodeError: Error parsing message

已经采取的步骤

我找到了 this topic，它修复了此代码块中的另一个问题，该问题是由于 TF1 和 TF2 之间的兼容性问题。但是，它仍然没有解决上述问题。此刻我正用头撞墙。

我的问题

1. 有没有办法修复下面的代码，使其不引发错误？
2. 将 TF 模型加载到内存中的方式是否从 TF1 更改为 TF2，因此我应该使用完全不同的代码块？

感谢您提供的任何帮助！