windows下delf配置：基础环境（一）
windows下delf配置：delf环境（二）
一、delf基础package
1.1、安装tf-Slim
cd c:\dlenv
git clone git@github.com:google-research/tf-slim.git
cd tf-slim
pip3 install .
1. 2、安装Protobuf
（1）、下载
protobuf Releases · protocolbuffers/protobuf · GitHub
本文下载的是3.17.3版本，项目要求版本>=3.3即可
（2）添加bin目录绝对路径至环境变量
安装protocol编译器成功后，检测
（3） 将protoc-3.17.3-win64\bin下的protoc.exe复制到protobuf-python-3.17.3\protobuf-3.17.3\src
（4）编译测试
cd protobuf-python-3.17.3\protobuf-3.17.3\python文件夹
python setup.py build
python setup.py test
python setup.py install
编译显示
测试编译
安装 import google.protobuf 不报错即可
1.3、 Python dependencies
安装python库依赖
conda install matplotlib numpy scikit-image scipy
二、配置delf
2.1.tensorflow/models
github tensorflow/models并安装所需的库:(注：object_detection库需要手动添加tensorflow/models/research/到PYTHONPATH库中，详细过程在安装完tensorflow/models后讲解）
https:
2.2.安装 slim’s “nets” package.
进入 models/research/slim/ 文件夹
pip install -e .
2.3、编译DELF的protobufs
（1）进入 tensorflow/models/research/delf/ 文件夹
cd ..
cd ./delf
protoc delf/protos
不输出就是成功，果编译出错，可能是proto版本的问题
（2）Install “delf” package.
pip install -e .
会提示安装成功，但仍需要import delf看是否成功
2.4、安装object_detection库
这里是大坑
（1）Protobuf编译
Tensorflow对象检测API使用Protobufs配置模型和训练参数。在使用框架之前，必须编译Protobuf库。这应该通过从tensorflow / models / research目录运行以下命令来完成：
注意 research目录，不是object_detection目录
cd ./research
protoc object_detection/protos
(2)ModuleNotFoundError: No module named ‘object_detection’
需将”models\research\object_detection\packages\tf2″文件夹下的”setup.py”复制到”models\research”目录下，然后执行：
cd ./research
python setup.py build
python setup.py install
但是cuda不能用了，一直不知道什么原因，看到conda list有tensorflow2.6.0，才知道object_detection api有些模块需要2.6
为了cuda能用，先卸载再安装还是不行
pip uninstall tensorflow
pip install tensorflow==2.2.0
没办法重头又配置一遍，这次直接pip install tensorflow==2.2.0，会把2.6直接卸载，cuda可以用了
终于配好DELF模型的环境，下节讲讲怎么跑起来
1、DELF安装
2、安装tensorflow中的delf深度图像检索模块
3、TensorFlow的子项目DELF的测试及学习
Original: https://blog.csdn.net/babyzbb636/article/details/122625461
Author: babyzbb636
Title: windows下delf配置：delf环境（二）
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