本文记录了一名深度学习初学者使用SSD-Tensorflow进行测试和训练自定义数据集时遇到的问题及解决方案。在Ubuntu环境下，通过修改代码和配置解决了运行jupyter notebook、依赖包缺失等问题。在训练自定义数据集时，涉及数据格式转换、错误处理，如TensorFlow版本不匹配、路径错误等。并分享了训练模型的注意事项。
深度学习小白一枚~入门初级，开始跑些实验，一路遇到很多很多问题，在此仅记录其中一部分，谢谢~
环境：
Ubuntu16.04+CUDA8.0+Cudnn8.0v6.0+python3.5+tensorflow1.4
一、 SSD测试
主要参考： https://blog.youkuaiyun.com/yexiaogu1104/article/details/77415990
1. 下载SSD-Tensorflow源码，下载模型ssd_300_vgg，存放在SSD-Tensorflow-master/checkpoints/目录下；
2. 在主目录 SSD-Tensorflow-master 下打开终端
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