我也是零基础学习 tensorflow 一阵浑水摸鱼，走了很多弯路，写下这篇教程，希望帮到大家
安装
安装Anaconda3
下载Anaconda开源环境包。下载网址：https://www.continuum.io/downloads
安装步骤参考 https://blog.csdn.net/wdf8088/article/details/80749225
安装完成后：设置国内镜像
- 创建 tensorflow环境 python 3.6
- 切换到 tensorflow： activate tensorflow
- 安装tensorflow-gpu: conda install tensorflow-gpu==1.13.1
conda 会自己下一些环境依赖包，避免手动一个一个 pip 安装
安装 pycocotools
- 安装 visualcppbuildtools full.exe https://blog.csdn.net/u012247418/article/details/82314129
- 参考 https://blog.csdn.net/qq_28400629/article/details/85247087
pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI
安装 cuda10.1+cudnn7.5
我笔记本显卡 920m
tensorflow 1.13.1 对应的 cuda和 cudnn为 cuda10.1+cudnn7.5
安装 https://www.cnblogs.com/fanfzj/p/8521728.html
https://www.wandouip.com/t5i272544/
训练装备
安装 protoc-3.9.1-win32.zip
添加 protoc 环境变量
安装 object_detection API
1选择对应的版本
2编译object_detection
执行命令
在models\research\目录下打开命令行窗口，输入：
ubuntu命令
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
windows 的命令
Get-ChildItem object_detection/protos/*.proto |Resolve-Path -Relative | %{protoc $_ --python_out=.}
在models-master文件下research目录、以及 reserach下slim的路径，例如：
python setup.py install
3添加环境变量
在 ‘此电脑’-‘属性’- ‘高级系统设置’ -‘环境变量’-‘系统变量’ 中新建名为‘PYTHONPATH’的变量，将
4接下来可以测试API，在 models/research/ 文件夹下运行命令行：
python object_detection/builders/model_builder_test.py
准备数据集
接下来使用 LabelImg 这款小软件
快捷键
w 选择框
空格 验证+保存
D 下一张
接下来的 训练流程请参考 # 基于ssd_mobilenet模型实现目标检测
特别注意
. 配置管道配置文件，找到 models\research\object_detection\samples\configs\ssd_inception_v2_pets.config文件，复制到data文件夹下，修改之后代码如下：
我们要基于 coco 数据训练模型来训练，这样可以达到 事半功倍
训练模型地址
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md
根据个人情况选择
这是我的训练结果 我跑了1w步 num_steps: 10000
严重图片中文乱码
几个参考地址
使用tensorflow训练模式识别图片中的对象（object-detection）
