(Ubuntu)Tensorflow object detection API——（1）环境搭建

1、下载Tensorflow object detection API ：

git clone https://github.com/tensorflow/models.git

2、安装依赖

• Protobuf >= 3.0.0
• Python-tk
• Pillow
• lxml
• tf Slim
• Jupyter notebook
• matplotlib
• TensorFlow
• Cython
• contextlib2
• cocoapi

 

source active TensorFlow
conda install Pillow
conda install lxml
conda install Jupyter notebook
conda install Cython
conda install matplotlib
conda install contextlib2
conda install cocoapi

 

3、Protobuf 安装与配置

在 https://github.com/google/protobuf/releases  网站中选择自己系统对应的版本

下载完成后解压，转到解压目录

cd Downloads/

将protoc复制到系统的可执行文件

sudo cp bin/protoc /usr/bin/protoc

4、使用protoc编译之前下载的文件

cd ~/models/research/

在models\research\目录下打开命令行窗口，输入：

# From tensorflow/models/
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

目前只有Python3.4才不会报错

在这一步有时候会出错，可以尝试把/*.proto 这部分改成文件夹下具体的文件名，一个一个试，每运行一个，文件夹下应该

出现对应的.py结尾的文件。不报错即可。

5、PYTHONPATH 环境变量设置

在models\research\目录下打开命令行窗口，输入：

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim

6、安装测试

还是在models\research\目录下打开命令行窗口，输入：

python object_detection/builders/model_builder_test.py

出现这个说明配置成功