【Tensorflow】 Object_detection之liunx服务器安装部署步骤记录
环境:centos7+anaconda python3.6
步骤:
1、下载Models
cd 到预存放目录下,执行:
git clone https://github.com/tensorflow/models
2、cd 到resarch目录下执行:
python setup.py install
setup.py文件目的:添加必要的缺失包为object_detection模块
3、cd 到object_detection目录,参照Installation进行安装
在安装之前,先创建虚拟环境,避免其他模块互相影响,执行:
# name后面可以自己拟定
conda create --name tf-object_detection python=3.6
# 进入虚拟环境
source activate tf-object_detection
# 进行相关包安装
# For CPU
pip install tensorflow
pip install --user Cython
pip install --user contextlib2
pip install --user pillow
pip install --user lxml
pip install --user jupyter
pip install --user matplotlib
成功进入虚拟环境会出现如下标志:
4、编译
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
如若出现如下错误:
则在research目录下执行:
# From tensorflow/models/research/
wget -O protobuf.zip https://github.com/google/protobuf/releases/download/v3.0.0/protoc-3.0.0-linux-x86_64.zip
unzip protobuf.zip ./bin/protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
执行完后不会有任何提示,则算成功
测试tensorflow是否成功安装
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
出现如下结果表示成功
5、添加环境变量
# From tensorflow/models/research/
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim
6、执行测试文件
python object_detection/builders/model_builder_test.py
出现如下结果则表示成功安装
7、执行demo文件
在object_detection目录下面找到object_detection_tutorial.ipynb文件
在liunx服务器上执行jupyter notebook需要使用到浏览器,由于本机没有安装,该部分暂时没有显示
执行步骤:
jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --port=8080
会出现:
使用提供的URL访问文件夹object_detection,运行object_detection_tutorial.ipynb,一步步执行即可。
8、退出虚拟环境
source deactivate tf-object_detection
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