如何安装 TensorFlow 2 和 object_detection 模块？

Posted 2023-02-16

【中文标题】如何安装 TensorFlow 2 和 object_detection 模块？

【英文标题】：How do I install TensorFlow 2 & the object_detection module?

【发布时间】：2021-10-25 07:38:49

【问题描述】：

背景

我一直在努力学习this 视频中的教程。目标是尝试安装 TensorFlow 和 TensorFlow 的 object_detection 模块。

目标

如何安装它以便我可以按照教程的其余部分进行操作？我只想安装CPU版本。

其他信息

我遇到的错误

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow==2.1.0 (from versions: None) ERROR: No matching distribution found for tensorflow ERROR: tensorflow.whl is not a supported wheel on this platform.

##研究##

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/39130 Tensorflow installation error: not a supported wheel on this platform

【参考方案1】：

序幕

我发现这非常复杂，如果其他人有更简单的方法来安装这个包，请让其他人知道。

主要资源是https://tensorflow-object-detection-api-tutorial.readthedocs.io/en/latest/install.html#set-env

步骤总结

python（x64 位）的最新更新，您可以在此处安装 - 从最新版本的 python 创建一个虚拟环境 从 Google 获取最新版本的 TensorFlow - https://www.tensorflow.org/install/pip#package-location 使用带有 --upgrade 标签和上述步骤链接的 pip 安装最新版本的 TensorFlow 获取最新版本的protoc（数据传输协议）-https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases 安装 protoc 并将位置添加到路径，以便您以后轻松调用它 从这里获取 TensorFlow Garden 文件 - https://github.com/tensorflow/models 复制到一个位置并添加一个文件夹结构模型 使用 protoc 为 TensorFlow Garden 中的每个模型编译 Protobufs 设置 COCO API 以连接 COCO 数据集 在 TensorFlow Garden object_detection 模块中从 TensorFlow2 复制设置文件 运行 object_detection 模块的安装并希望一切顺利

详细说明

第一次尝试安装 object_detection 时遇到问题，因为我的 python 版本不受支持 前往此页面获取最新版本 - https://www.python.org/downloads/ 点击“下载 Python 3.9.X” 下载后，运行安装文件 导航到安装 python 的位置并将路径复制到可执行文件。 通过 Windows 键打开命令提示符 -> cmd 使用 cd "path/to/change/directory/to" 导航到您想要创建虚拟环境的位置 然后输入"previously/copied/python/executable/path/python.exe" -m venv "name_of_your_virtual_environment" TensorFlow 似乎是由 google storage api 支持而不是由 pip 来找到最新稳定 TensorFlow 使用的链接 这个网站https://www.tensorflow.org/install/pip#package-location 现在获取与您的 python 版本匹配的 TensorFlow 安装链接。 因为我的是 3.9 版和 windows 我得到了这个链接 - https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp39-cp39-win_amd64.whl 通过从虚拟环境“name_of_your_virtual_environment”获取 python.exe 来安装 TensorFlow"name_of_your_virtual_environment/Scripts/python.exe" -m pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.6.0-cp39-cp39-win_amd64.whl 请注意，出于某种原因，您必须使用升级标签 因为 TensorFlow 是 Google 的东西，所以他们使用一种称为 Protobuffs 的特殊数据交换格式 通过导航到他们的网站查找此工具的最新版本 - https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases 在与您的操作系统（即 windows 和架构 x64）匹配的最新版本下查找链接 我选择了https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/download/v3.17.3/protoc-3.17.3-win64.zip 要安装这个东西，解压 .zip 文件并放入“C://Program Files/Google Protoc” 获取包含 protoc 可执行文件的文件夹位置并将其添加到您的环境变量中 要编辑您的环境变量，请按 Windows 键并搜索“环境变量”，然后单击“编辑系统环境变量” 然后点击“环境变量” 导航到用户下的“路径”环境变量，选择它并单击编辑 单击新建并粘贴 protoc 的可执行位置，即“C:/Program Files/GoogleProtoc/bin” 现在获取研究人员支持且独立于基础 TensorFlow 的 object_detection 模块的实际代码 导航到 TensorFlow Garden - https://github.com/tensorflow/models 下载或克隆存储库 使用以下结构将文件复制到另一个位置 TensorFlow -> 模型（您必须添加此文件夹）-> 社区 -> 官方 -> 轨道 -> 研究 重新启动命令提示符。它需要重新启动以考虑环境变量的变化。在这种情况下 路径，因为您在那里添加了 protoc 以便更轻松地从命令提示符调用 同样是 Windows 键 -> 搜索 cmd 使用cd "TensorFlow/models/research/"在研究文件夹中导航 运行命令下载并编译Protobuf库for /f %i in ('dir /b object_detection\protos\*.proto') do protoc object_detection\protos\%i --python_out=. 安装 COCO API 以便您可以访问数据集。这是 TensorFlow 的 object_detection api 的要求 确保您仍在“TensorFlow/models/research/”文件夹中 使用copy object_detection/packages/tf2/setup.py .将设置python文件复制到您所在的文件夹 现在使用 pip 执行安装"name_of_your_virtual_environment/Scripts/python.exe" -m pip install --use-feature=2020-resolver 将 TensorFlow 2 的设置 python 文件移动到将安装 object_detection 模块的目录中。 进入“TensorFlow/models/research/object_detection/packages/tf2/setup.py”并将其移至“TensorFlow/models/research/object_detection/setup.py” 现在运行 object_detection 模块的安装过程 打开 CMD 并使用 cd 命令导航到“TensorFlow/models/research/object_detection/” 使用您的虚拟环境运行脚本"name_of_your_virtual_environment/Scripts/python.exe" setup.py

错误指南

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow==2.1.0 (from versions: None) ERROR: No matching distribution found for tensorflow

出现这种情况是因为您的 Python 版本不正确或架构错误 32 位而不是 64 位。通过下载新版本的 Python 并创建新的虚拟环境来解决此问题。

ERROR: tensorflow.whl is not a supported wheel on this platform.

与您的 Python 版本类似，可能是错误的，或者您从 Google Storage API 的 TensorFlow 存储库中选择了错误的链接。从头开始，下载最新版本的 Python，创建新的虚拟环境，然后下载与 Python 版本、操作系统（例如 MAC、Linux 或 Windows）相匹配的正确版本的 TensorFlow。