Tensorflow Object Detection APIの実行環境を作る
Tensorflow Object Detection APIの実行環境を作る 概要 超便利なGoogle製物体検知API Tensorflowがわからなくてもすぐに使えてしまうお手軽物体検知の導入のメモです。 構成 GCP ゾーン : us-west1-b マシンタイプ : n1-standard-8 OS : Ubuntu 18.04 LTS GPU : NVIDIA Tesla K80 x 2 Driver Version: 410.72 CUDA Version: 10.0 python 3.5.2 tensorflow-gpu 1.11.0 環境構築 Tensorflow Object Detection APIのクローン ソースのクローンですが、 少しコツがあります 。 そのままクローンしてしまうと、Object Detection APIと関係ないソースまでクローンしてしまいます。 そこで、 Sparse Checkout というテクニックを使って、指定のディレクトリだけをクローン、Git管理できるようにします。 # cloneしないので.gitが直下にできてしまうため # 予めディレクトリを作成 cd < path > mkdir TensorflowObjectDetectionAPI cd TensorflowObjectDetectionAPI # Sparse Checkoutの設定 git init git config core.sparsecheckout true git remote add origin https://github.com/tensorflow/models.git echo -e "research/object_detection\nresearch/slim" > .git/info/sparse-checkout git pull origin master Tensorflowのインストール installationには以下のようにありますが、個人的にオススメはDocker HubのTensorflowイメージを使ったDocker環境の作成です。