window7+tensorflow object detection api配置(tensorflow,anaconda安装)

最新推荐文章于 2025-06-05 18:38:41 发布

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分类专栏：目标检测算法

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本指南详细介绍了如何在Windows环境下安装并配置TensorFlow对象检测API，包括Anaconda环境搭建、TensorFlow安装、依赖包组件安装、环境变量配置、Protobuf安装与配置，以及如何测试自带案例。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1. 安装Anaconda,64位，这里选python3.5的（这个随便）。

2.打开Anaconda Navigator，点击Create新建环境，名为objapi(名字任意)。

创建好之后，上方会出现：

点击绿色的三角，选择Open Terminal,进入环境。

3. 安装Tensorflow

在进入的环境终端窗口中输入指令：

pip install --upgrade tensorflow(安装的是最新版的tensorflow,cpu)版本

pip install --upgrade tensorflow-gpu(gpu版本)安装gpu版本费事点，要装CUDA\CUDNN等。

终端输入python,可查看Python版本，接着输入

import tensorflow as tf

hello=tf.constant('Hello,Tensorflow!')

sess=tf.Session()

print(sess.run(hello))

如果输出Hello,Tensorflow说明Tensorflow安装成功。

4. 安装依赖包、组件

pip install pillow
pip install lxml
pip install jupyter
pip install matplotlib

5.下载Tensorflow Object Detection API

https://github.com/tensorflow/models

6.环境变量配置

此电脑->属性->高级系统设置->系统变量中，新建名为‘PYTHONPATH’变量，将models/research及models/research/slim两个文件夹的完整路径添加进去。

6.Protobuf安装与配置

在https://github.com/google/protobuf/releases网页上下载最新windows版本的，解压后，将bin文件夹中的protoc.exe文件放入C:/Windows目录下。（C:/Windows/System32也放一个？估计不用）

终端进入models/research目录，输入命令行：

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

在这一步有时候会出错，可以尝试把/*.proto 这部分改成文件夹下具体的文件名，一个一个试，每运行一个，文件夹下应该
出现对应的.py结尾的文件。不报错即可。

7.测试自带案例

终端输入命令行jupyter notebook

出现网页，进入object_detection/object_detection_tutorial.ipynb,一步一步运行即可。第5步会下载模型，会慢一点，耐心等待即可。下载好了，之后想再次运行的话，将download model模块注释掉，否则会再次下载，浪费时间。

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md官网教程