Windows10安装TensorFlow Object Detection API指南

用于识别物体

一、模型源码：https://github.com/tensorflow/models

Protocol-buffer，Google开发的一套数据存储、网络通信时用于协议编码的工具库，和XML或json类似，就是把数据以某种结构保存下来，不同之处在于protobuf是二进制的，而且编码的时间和空间开销都降低很多

打开网址https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases，，我这里下载的是proto-3.7.1-win32.zip。
我们只需要它的编解码功能，所以只需要下载win32版本即可

下载后复制到与models同名的文件夹下，解压，生成：bin、include。将bin文件夹下的protoc.exe复制到C:\Windows\System32文件夹下。cmd打开命令行界面，输入命令protoc，出现如下界面说明安装成功：

在models/research目录下shift+右键打开Powershell窗口，（注意，这里必须是PowerShell，运行cmd会报错），输入如下命令：输入：

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Get-ChildItem object_detection/protos/*.proto | Resolve-Path -Relative | %{ protoc $_ --python_out=. }
1.

运行完成后，可以检查D:\models-master\research\object_detection/protos/文件夹，如果每个proto文件都成了对应的以py为后缀的python源码，就说明编译成功了。

4、添加环境变量

网上的大佬们写的设置PYTHONPATH环境变量，我一直没读懂到底是怎么设置的，直到刚刚偶然的机会，看到一个外国友人的回答，原来是这样啊！是我自己想复杂了，其实就是添加一个名为PYTHONPATH的系统环境变量。

右击【我的电脑】-【属性】-【高级系统设置】-【环境变量】-【新建】，变量名写PYTHONPATH，变量值就是你要导入模块的路径了，以后还要导入其他模块，就继续在后面添加路径，至此，已经设置好了。
比如我的：

测试是否安装成功：输入

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python object_detection/builders/model_builder_test.py

1.

出现如下信息，说明已安装成功：

如果出现如下错误：

1、按照以上输入会报错找不到object_detection，将model_builder_test.py文件复制到research目录下再运行即可。

2、如果报错：ImportError: No module named nets

将reserch/slim目录下的BUILD删除，然后运行该文件夹里面的setup.py

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python setup.py install
1.
7、执行已经训练好的模型

在research文件夹下运行命令：jupyter notebook，运行成功后浏览器自动启动，弹出一个网页，显示 Jupyter 界面，接着在jupyter中打开object_detection文件夹，并单击object_detection_tutorial.ipynb运行试例文件。如下所示：

点击 Cell 的Run All ，显示检测结果。

如果提示更新tensorflow版本，那就更新，如果有用anaconda，就打开在anaconda prompt中，
输入：

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pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow 
1.

gpu版本输入：

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pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow-gpu
1.
昨天搞到这里，没有下载完，

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