安装环境:python
1.操做系统:win10/win7git
2.Anaconda 5.3(下载地址)github
咱们经过Anaconda去安装tensorflow,这里我选择python3.7版本64位的Anacondaweb
下载好后,咱们就开始安装Anacondashell
一路“Next”windows
这两个都勾选上。接下来等待完成。bash
通常默认连接都是国外镜像地址,下载速度会比较慢,咱们这里设置一下清华镜像工具
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes复制代码
接下来咱们安装Tensorflow,这边我安装的是Tensorflow1.9.0的。启动Anaconda Prompt学习
建立一个新的环境就叫tensorflow
conda create -n tensorflow python=3.6.7 测试
激活这个环境
activate tensorflow
在这个环境中安装tensorflow
输入命令,下载安装 tensorflow1.9.0
conda install tensorflow=1.9.0复制代码
好了。咱们如今来测试一下。
python代码:
import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
a = tf.constant(25)
b = tf.constant(35)
sess.run(a+b)复制代码
接下来咱们要用model库。在github上下载
这里我用GItHub Desktop clone下来
耐心等待下载完成ing...
下载完成后。在protos文件下下都是proto文件,咱们须要把它们编译成py格式文件
这里会用到Buffers v3.6.1工具
咱们下载windows版本
把他解压到目录下,会获得2个文件夹
咱们把刚才的工具加到系统环境变量中
接下来要批量的编译,让咱们打开powershell。
切换到models\research目录下。
执行下面代码
Get-ChildItem object_detection/protos/*.proto |Resolve-Path -Relative | %{protoc $_ --python_out=.} 复制代码
看下图,表示已经成功编译了
在tensorflow环境下安装jupyter和pillow(注:不少导入包报错,都是在tensorflow环境下没有安装,而是在base下安装的。)
conda install jupyter
conda install pillow
打开jupyter notebook进行测试:
稍后会弹出web程序,选择object_detection_tutorial.ipynb
Run All 运行全部
测试完成: