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[python]TensorFlow Object Detection APIの環境構築手順メモ[windows]

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手順1

とりあえずanacondaの仮想環境を構築し、tensorflowをインストール。

conda create -n pytest anaconda
activate pytest
conda install tensorflow

手順2

protocとmodels-masterをダウンロードして解凍する。

[protoc]
https://github.com/google/protobuf/releases/download/v3.4.0/protoc-3.4.0-win32.zip

[models-master]
https://github.com/tensorflow/models/archive/master.zip

手順3

適当なフォルダを作成する。

C:\Users\hogehoge\tf_obj_det

手順4

models-masterのフォルダおよびファイル群を手順3で作成したフォルダに移動する。

手順5

protocの中から以下のファイルを手順3のフォルダに移動する。
protoc-3.4.0-win32\bin\protoc.exe

手順6

コマンドプロンプトを開き、手順3のフォルダに移動してコマンドを実行する。

cd C:\Users\hoge\tf_obj_det
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

手順7

環境パスを設定する。

変数名:PYTHONPATH
値:C:\Users\hoge\tf_obj_det;C:\Users\hoge\tf_obj_det\slim;

手順8

環境変数を適用するためにPCを再起動する。

手順9

コマンドプロンプト上で手順3のフォルダに移動し、以下のコマンドを実行する。

python object_detection/builders/model_builder_test.py

以下のような結果になればOK!!

チュートリアル実施編はこちら

追記

以下のエラーが出た場合は、仮想環境構築時にインストールされるライブラリ群のバージョンが古い可能性があります。
下記コマンドにてバージョンアップを実施してください。

エラー内容:
ImportError: DLL load failed: 指定されたモジュールが見つかりません。

コマンド:
conda update --all
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