1、安装cuda9.0及cudnn7.0
安装cuda9.0很简单，直接下载cuda_9.0.176_windows.exe及cudnn-9.0-windows7-x64-v7.zip，这里cudnn下载需要注册。cudnn安装，其实就是讲cudnn解压后，文件夹中的bin、include、lib三个子文件夹复制到路径：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0下面去即可。
2、Anaconda安装：
找对应于python3.5的版本，也是直接一波流，傻瓜式安装。
3、tensorflow1.5安装
如果你的网够好，还有梯子，可以直接尝试：
pip install tensorflow-gpu==1.5.1还有一种方式，就是直接下载tensorflow_gpu-1.5.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl文件，这里给一个链接：tensorflow1.5.1二进制安装包，下载完以后，在该二进制文件所在目录运行：
pip install tensorflow_gpu-1.5.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl等待安装完成即可。
4、下载tensorflow的models模块，并解压：
https://github.com/tensorflow/models
5、编译protobuf：
首先，下载protoc-3.4.0-win32.zip，解压，并将bin目录添加进系统环境变量中，重启电脑使得系统环境变量生效，然后，在路径models/research/下，运行：
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.运行完了以后，在models\research\object_detection\protos路径下会生成一些编译完成的.proto文件。
6、添加tensorflow路径：
在路径Anaconda3\Lib\site-packages下新建tensorflow_model.pth文件，文件内容为：
F:\models\research
F:\models\research\slim
7、测试安装是否成功：
在models的research文件夹下，打开cmd窗口，运行：
python object_detection/builders/model_builder_test.py
8、验证api的检测效果：
在models\research\object_detection路径下运行：
jupyter notebook打开object_detection_tutorial.ipynb文件，然后一路ctrl+回车，运行所以的cell：
9、参考资料：
https://blog.csdn.net/zlase/article/details/78734138
https://blog.csdn.net/mr_jor/article/details/79071963