TensorFlow目标检测模型库安装步骤详解

"本资源是Tensorflow目标检测库的安装手册，由张桐于2019年7月27日编写。主要介绍了如何下载TensorFlow Model库、配置模型环境，以及进行PROTOBUF编译，并提供了相关命令行操作的指导。" 在Tensorflow目标检测的实践中，首先你需要下载TensorFlow Model的模型库。这个库包含了各种预训练的目标检测模型，可以从https://github.com/tensorflow/models 下载。下载后，将其解压至你的~（家目录）/tensorflow目录下，并将解压后的目录`models-master`重命名为`models`，形成如下目录结构：~/tensorflow/models/research/object_detection。 如果你不确定TensorFlow的安装路径，可以在Python环境中导入TensorFlow模块并打印其信息来查找路径。在命令行输入`python3`进入Python环境，然后`import tensorflow as tf`，再输入`tf`，它会显示TensorFlow的相关信息，包括其安装路径。 接下来，由于目标检测库涉及到PROTOBUF文件，所以需要安装PROTOBUF编译器。你可以从https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/tag/v3.6.1 下载对应版本（例如v3.6.1）。下载后，按照以下步骤进行编译和安装： 1. 解压下载的ZIP文件。 2. 进入解压后的目录。 3. 执行`./configure`。 4. 输入`make`进行编译。 5. 使用`make check`进行测试。 6. 输入`make install`进行安装。 7. 验证安装成功，运行`protoc --version`，如果显示正确的版本号，说明安装成功。 完成PROTOBUF编译器的安装后，回到~/tensorflow/models/research目录，使用`protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=`命令将.proto文件编译为.py文件。如果在protos目录下成功生成了相应的.py文件，表明PROTOBUF编译步骤已完成。 最后，为了正确运行目标检测库，需要将~/tensorflow/models/research/和~/tensorflow/models/research/slim目录添加到PYTHONPATH环境变量中。在你的bash或zsh配置文件（如.bashrc或.zshrc）中，添加以下行： ```bash export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/usr/local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/models/research:/usr/local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/models/research/slim ``` 请根据你的Python实际安装路径调整红字部分。添加完环境变量后，记得重新加载配置文件或新开一个终端窗口。 通过以上步骤，你已经成功安装了Tensorflow目标检测库的基本环境，接下来就可以进行目标检测模型的训练和应用了。