利用Tensorflow构建自己的物体识别模型(一)

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原料

windows10+python3.5+pycharm

安装tensorflow

利用Tensorflow训练搭建自己的物体训练模型,万里长征第一步,先安装tensorflow。

tensorflow分为cpu版和gpu版,gpu版的运行速度是cpu的50倍,但是gpu版的坑太多,要安装许多开发套件,对windows的支持不够友好;更为致命的是,它需要Nvida的中高端显卡,我的电脑系统是windows10,显卡是入门级显卡,开始我还想挣扎一下,安装个gpu版,大概试了一个晚上,到底是没有成功,识时务者为俊杰,那就安装cpu版的吧。

pip insatll tensorflow

假如没有报错,做个测试,运行以下代码

运行结果如下

如果出现警告:

翻译过来的大致意思是:

此时需要在第一行代码前加上两行代码:

下载Tensorflow object detection API

如果有git的话,右键,使用命令下载:

git clone https://github.com/tensorflow/models.git

或者直接打开网站:

https://github.com/tensorflow/models

点击绿色按钮->downlaod zip

下载好之后,把文件解压,注意解压路径不要包含中文,比如我的解压后的路径是:

C:\Users\lenovo\Desktop\note\gitclone\models

下载并配置protoc

在https://github.com/google/protobuf/releases中选择windows版本:

1.png

只有win32,也就是windows32位的,64位是兼容32位的。

下载好之后,解压,把bin目录下的复制到文件夹下。

接着就是配置protoc了,在打开cmd下切换到目录,

执行命令

如果报以下的错(其实很大可能性会报错,无论是不是在管理员模式下):

object_detection\protos*.proto: No such file or directory

则需要对指令做修改,指令中的表示是对目录下的所有后缀名为的文件做操作,那干脆我们把指令中的这部分改成所有后缀名为的文件,每执行一次,就会生成一个文件,由于文件太多,我已经把指令写成脚本:

在目录下新建一个文件,把以上代码复制进去,保存运行,稍等一会儿就可以看到目录下生成了许多文件,说明protoc配置成功。

models环境变量配置

配置环境变量

依次打开:--->--->,新建一个系统变量:

2.png

3.png

系统变量名只要不和已有的重复,符合命令规范,没有其他要求,我这里是

系统变量名下有两个值,和的绝对路径。

测试

在下打开cmd,运行以下命令,

python object_detection/builders/model_builder_test.py

如果出现错误:

4.png

报错原因是你的models路径太长,python无法找指定模块,

解决办法是在你的安装路径下新建一个文件

(比如我的是)

把写到环境变量里的那两个路径复制到该文件中。

5.png

再运行命令

6.png

说明配置成功

利用tensorflow自带模型测试

测试的图片是在

我们看到这里有现成的两张图片,当然也可以换成自己的。

测试的脚本是

C:\Users\lenovo\Desktop\note\gitclone\models\research\object_detection\object_detection_tutorial.ipynb

这是一个需要用打开的文件,不过好像在运行会有许多毛病

我已经把这个文件改写成文件,并修复了一些未知问题,文件内容如下:

运行上述代码需要安装库,直接安装失败的可以去官网安装与python版本对应的whl文件。安装时需要先出pycharm。

同时由于需要下载模型文件,需要在网络好的情况下进行测试。否则就会报

运行效果图

7.png

8.png

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