CentOS7.3安装TensorFlow Object Detection API

最新推荐文章于 2023-08-07 23:14:06 发布

原创最新推荐文章于 2023-08-07 23:14:06 发布 · 333 阅读

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#深度学习 #tensorflow

本文详细介绍在阿里云GPU服务器上部署TensorFlow Object Detection API的过程，包括系统配置、下载及安装TensorFlow Object Detection API、升级protoc、编译proto文件、设置Slim环境变量以及测试安装。解决常见错误并确保API正常运行。

最近在看《21个项目玩转深度学习》，在阿里云申请了GPU服务器，申请时在镜像市场选择“CentOS7.3(预装NVIDIA GPU驱动和深度学习框架)”

下载TensorFlow Object Detection API

在百度网盘下载旧版TensorFlow Object Detection API，将下载解压得到的models-master文件夹用xftp上传到服务器。

链接：https://pan.baidu.com/s/1W_6NFuRXUnkl7t3dScXjKQ
提取码：2g4l

安装或升级protoc

在models-master/research/object_detection/protos/中，有一些proto文件，需要使用protoc程序将这些proto文件编译为Python文件。

使用命令protoc --version查看protoc的版本，如果版本低于2.6.0或者出现下面的错误，就需要安装或升级protoc：

-bash: protoc: command not found

新建protoc3.3文件夹，将目录切换到protoc3.3文件夹下，运行下面的命令，下载protoc3.3文件：或者去https://github.com/google/protobuf/releases下载protoc-3.3.0-linux-x86_64.zip，再使用xftp传到服务器

wget wget https://github.com/google/protobuf/releases/download/v3.3.0/protoc-3.3.0-linux-x86_64.zip

运行下面的命令，安装unzip：

yum -y install unzip

运行下面的命令，解压缩文件，得到bin和include文件夹和readme.txt：

unzip protoc-3.3.0-linux-x86_64.zip

运行下面的命令，将bin文件夹下的protoc复制到系统的可执行目录/usr/bin文件夹下，此时运行protoc --version，就可以查看protoc的版本了。

sudo cp bin/protoc /usr/bin/protoc

编译proto文件

用cd命令将目录切换到models-master/research/文件夹下，运行下面的命令，就可以将proto文件编译为Python文件。

protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

将Slim加入PYTHONPATH

在research文件夹下，运行下面的命令：

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

执行命令完成后，可以使用python命令打开一个python shell，如果运行import slim成功则说明已经正确设置好了。

安装完成测试

在research文件夹下，运行：

下载TensorFlow Object Detection API

可能会遇到下面的错误：

Traceback (most recent call last):
  File "object_detection/builders/model_builder_test.py", line 21, in <module>
    from object_detection.builders import model_builder
  File "/root/pzf/tf/ch05/models-master/models-master/research/object_detection/builders/model_builder.py", line 30, in 

<module>
    from object_detection.models import faster_rcnn_inception_resnet_v2_feature_extractor as frcnn_inc_res
  File "/root/pzf/tf/ch05/models-master/models-

master/research/object_detection/models/faster_rcnn_inception_resnet_v2_feature_extractor.py", line 28, in <module>
    from nets import inception_resnet_v2
ImportError: No module named nets

在python2.7的安装目录的site-packages文件夹下(/usr/lib64/python2.7/site-packages)运行touch tensorflow_model.pth，新建一个tensorflow_model.pth文件，用vim命令打开，文件内容写research和slim的路径：

/root/tf/ch05/models-master/research
/root/tf/ch05/models-master/research/slim

在切换回research文件夹，测试TensorFlow Object Detection API安装是否成功，如果出现下面的信息，说明已经安装成功：

...............
----------------------------------------------------------------------
Ran 15 tests in 0.066s

OK

参考：

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43599336/article/details/86533573?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522159686690119725222461193%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=159686690119725222461193&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v3~pc_rank_v2-4-86533573.first_rank_ecpm_v3_pc_rank_v2&utm_term=object+detection+api+%E7%99%BE%E5%BA%A6%E4%BA%91&spm=1018.2118.3001.4187

https://blog.youkuaiyun.com/jocelyn870/article/details/77993806

https://blog.youkuaiyun.com/Afox4l/article/details/79056639

https://blog.youkuaiyun.com/qq_34213260/article/details/85240725