tensorflow 学习笔记（一）安装篇

 由于工作项目中要接触物品识别技术。所以开始学习tensorflow，下面是windows版的安装流程 。

一路“Next”

这两个都勾选上。接下来等待完成。

一般默认链接都是国外镜像地址，下载速度会比较慢，我们这里设置一下清华镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 　
conda config --set show_channel_urls yes

接下来我们安装Tensorflow，这边我安装的是Tensorflow1.9.0的。启动Anaconda Prompt

创建一个新的环境就叫tensorflow
conda create -n tensorflow python=3.6.7 

激活这个环境
activate tensorflow
在这个环境中安装tensorflow

输入命令，下载安装 tensorflow1.9.0

conda install  tensorflow=1.9.0

好了。我们现在来测试一下。

python代码：

import tensorflow as tf
sess = tf.Session()
a = tf.constant(25)
b = tf.constant(35)
sess.run(a+b)

接下来我们要用model库。在github上下载

github.com/tensorflow/…

这里我用GItHub Desktop  clone下来

耐心等待下载完成ing...

下载完成后。在protos文件下下都是proto文件，我们需要把它们编译成py格式文件

这里会用到Buffers v3.6.1工具

下载地址：github.com/protocolbuf…

我们下载windows版本

把他解压到目录下，会得到2个文件夹

我们把刚才的工具加到系统环境变量中

接下来要批量的编译，让我们打开powershell。

切换到models\research目录下。

执行下面代码

Get-ChildItem object_detection/protos/*.proto |Resolve-Path -Relative | %{protoc $_ --python_out=.} 

看下图，表示已经成功编译了

在tensorflow环境下安装jupyter和pillow（注：很多导入包报错，都是在tensorflow环境下没有安装，而是在base下安装的。）

conda install jupyter

conda install pillow

打开jupyter notebook进行测试：

稍后会弹出web程序，选择object_detection_tutorial.ipynb

Run All 运行所有

测试完成：