本文主要是介绍windows+tensorflow2+python3环境配置faster-rcnn详解，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
windows+tensorflow2+python3环境配置faster-rcnn详解
- Github下载代码
- 下载Git源码与数据
- 解压相应数据至对应目录
- 调试代码
- 'tensorflow' has no attribute 'app'
- No module 'tensorflow.contrib'
- 'tensorflow_core.compat.v1' has no attribute 'contrib'
- 'NoneType' is not iterable
tf2改版后有了较大的改动，以前很多的经典算法都建立在tf1的版本上，需要做相应的修改才能在tf2上运行。本文详细记录了在win+tf2+python3环境下配置faster-rcnn的过程以及遇到的问题。本机具体版本为win10、python3.6，tf2.1.0.
Github下载代码
下载Git源码与数据
首先在Github搜索适用于win+tf的源码，本文下载源码链接: https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.
Download ZIP下载源码至自己的目录，然后根据readme.md文件中的内容要求依次执行相应的操作
1.通过运行以下命令安装需要的关联库
pip install -r requirements.txt
requirements.txt中包含的关联库如下：
为了在tf2中运行faster-rcnn还需要安装tf-slim关联库，用于替换tf.contrib.slim(后面会用到)
但经过测试直接用pip install安装的tf-slim在使用中仍旧会报错，需要在https://github.com/google-research/tf-slim该地址下载安装包，cd到下载目录下。
python setup.py install
为避免该版本失效，也分享了网盘
链接：https://pan.baidu.com/s/16NIGi5Q6fZHAL5lAdXswyA
提取码：som6
下载所需的安装包。
2.在cmd命令行中cd到./data/coco/PythonAPI执行以下命令（该步骤是安装使用MS COCO数据集的api，可以在以后使用MS coco数据集时使用，如果已经安装过不想添加到python site-package的话可以运行第一行命令即可）
python setup.py build_ext --inplace
python setup.py build_ext install
执行完成后会生成一些新的文件。
3.cd到 ./lib/utils目录执行以下命令
python setup.py build_ext --inplace
同样执行完成后会生成新的文件夹
这篇关于windows+tensorflow2+python3环境配置faster-rcnn详解的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
