安装步骤:
模型源码:https://github.com/tensorflow/models
1、下载源码后解压,修改文件夹名为models
(以下步骤中涉及到路径的地方需要根据自己的实际情况而定)
2、安装protoc:
打开网址https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases,,我这里下载的是proto-3.7.1-win64.zip,根据自己的电脑配置来。
下载后复制到与models同名的文件夹下,解压,生成:bin、include。将bin文件夹下的protoc.exe复制到C:\Windows\System32文件夹下。cmd打开命令行界面,输入命令protoc,出现如下界面说明安装成功:
3、编译proto文件
在models/research下运行Windows PowerShell(注意,这里必须是PowerShell,运行cmd会报错),输入如下命令:
Get-ChildItem object_detection/protos/*.proto | Resolve-Path -Relative | %{ protoc $_ --python_out=. }
运行完成后,可以检查object_detection/protos/文件夹,如果每个proto文件都成了对应的以py为后缀的python源码,就说明编译成功了。
4、添加环境变量
在Anaconda\Lib\site-packages添加一个路径文件,如tensorflow_model.pth,必须以.pth为后缀,写上你要加入的模块文件所在的目录名称,如下图:
5、运行models/research下的setup.py
python setup.py build python setup.py install
6、安装完成测试
在models/research下运行如下命令:
python object_detection/builders/model_builder_test.py
出现如下信息,说明已安装成功:
7、执行已经训练好的模型
在research文件夹下运行命令:jupyter notebook,接着在jupyter中打开object_detection文件夹,并单击object_detection_tutorial.ipynb运行试例文件。如下所示:
运行所有代码后的结果如下:
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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