|
默认你已经安装好了TensorFlow
1 首先，下载tensorFlow Model模型库 git clone https://github.com/tensorflow/models.git
注意路径一定到清楚，最好放到默认TensorFlow文件夹下
$ python
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__ （两个横线）
查询tensorflow安装路径为:
>>> tf.__path__
查询结果如下:
>>> tf.__version__
'1.1.0'
>>> tf.__path__
['/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow']
注意：一般是隐藏的文件夹，要打开。 
2 安装依赖项 sudo apt-get install protobuf-compiler python-pil python-lxml python-tk
sudo pip install Cython
sudo pip install jupyter
sudo pip install matplotlib
3 Protobuf Compilation（关键） 进入到模型库安装的目录中 /models/research/ 在终端写入下面语句
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=. #会出现以下错误
原因是版本不对
这是需要修改
注释掉reserved 6
结果
4 Add Libraries to PYTHONPATHensorflow/models/research/ 和 slim 目录 需要添加到PYTHONPATH环境变量中. 从终端中，切换到/models/research/目录，执行:
# From tensorflow/models/research/
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim
5 执行，得到ＯＫ则说明安装成功: python object_detection/builders/model_builder_test.py
接下来，我们跑一个demo，你可以在这个路径下运行jupyter notebook打开笔记本，然后用笔记本打开
/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb
| 
转播
