YOLOv2がPython3.8.3でエラーが出てコンパイルできない

前提・実現したいこと

リアルタイムで物体検出しようと思い、こちら(YOLOv2のリアルタイム物体検出をTensorFlowとPythonで実装する方法)の記事を参考にして進めていたのですが、いざ実行してみるとエラーが出てしまいました。ファイルは1.pyとして、darkflowのフォルダ内に保存しました。
エラーの原因と解決方法を教えてください。

コード

python
1from darkflow.net.build import TFNet
2import cv2
3import numpy as np
4
5options = {"model": "cfg/yolo.cfg", "load": "bin/yolo.weights", "threshold": 0.1}
6tfnet = TFNet(options)
7
8# カメラの起動
9cap = cv2.VideoCapture(0)
10
11class_names = ['aeroplane', 'bicycle', 'bird', 'boat', 'bottle', 
12              'bus', 'car', 'cat', 'chair', 'cow', 'diningtable', 
13              'dog', 'horse', 'motorbike', 'person', 'pottedplant',
14              'sheep', 'sofa', 'train', 'tvmonitor']
15
16num_classes = len(class_names)
17class_colors = []
18for i in range(0, num_classes):
19    hue = 255*i/num_classes
20    col = np.zeros((1,1,3)).astype("uint8")
21    col[0][0][0] = hue
22    col[0][0][1] = 128
23    col[0][0][2] = 255
24    cvcol = cv2.cvtColor(col, cv2.COLOR_HSV2BGR)
25    col = (int(cvcol[0][0][0]), int(cvcol[0][0][1]), int(cvcol[0][0][2]))
26    class_colors.append(col) 
27    
28def main():
29    
30    while(True):
31        
32        # 動画ストリームからフレームを取得
33        ret, frame = cap.read()
34        result = tfnet.return_predict(frame)
35
36        for item in result:
37            tlx = item['topleft']['x']
38            tly = item['topleft']['y']
39            brx = item['bottomright']['x']
40            bry = item['bottomright']['y']
41            label = item['label']
42            conf = item['confidence']
43
44            if conf > 0.6:
45                
46                for i in class_names:
47                    if label == i:
48                        class_num = class_names.index(i)
49                        break
50                
51                #枠の作成
52                cv2.rectangle(frame, (tlx, tly), (brx, bry), class_colors[class_num], 2)
53                
54                #ラベルの作成
55                text = label + " " + ('%.2f' % conf)  
56                cv2.rectangle(frame, (tlx, tly - 15), (tlx + 100, tly + 5), class_colors[class_num], -1)
57                cv2.putText(frame, text, (tlx, tly), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0,0,0), 1)
58
59        # 表示
60        cv2.imshow("Show FLAME Image", frame) 
61
62        # escを押したら終了。
63        k = cv2.waitKey(10);
64        if k == ord('q'):  break;
65
66    cap.release()
67    cv2.destroyAllWindows()
68    
69if __name__ == '__main__':
70    main()
71

発生している問題・エラーメッセージ

エラーコード

Python3.8.3
1Traceback (most recent call last):
2  File "C:\Users***\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.8_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python38\site-packages\darkflow\1.py", line 1, in <module>
3    from darkflow.net.build import TFNet
4  File "C:\Users***\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.8_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python38\site-packages\darkflow\net\build.py", line 12, in <module>
5    class TFNet(object):
6  File "C:\Users***\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.8_qbz5n2kfra8p0\LocalCache\local-packages\Python38\site-packages\darkflow\net\build.py", line 15, in TFNet
7    'rmsprop': tf.train.RMSPropOptimizer,
8AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.train' has no attribute 'RMSPropOptimizer'