https://github.com/tensorflow/models下有不少各种用途的模型用于图片、语音、视频等方面的处理，这里以现在不少公司都使用来做对象检测或目标识别的object_detection为例来说明模型的安装和使用过程。
如果你不嫌慢，可以使用clone 或checkout https://github.com/tensorflow/models.git来下载源码，不过我一般喜欢下载zip文件然后到本地解压展开，这样比使用git逐个获取多个源码文件快多了，下载的链接是https://github.com/tensorflow/models/archive/master.zip，这个大压缩包里包含了所有的模型的源码。
如果你已经安装好了Tensorflow环境并且测试了Tensorflow能正确运行，那么把模型使用起来是比较简单的，对于object_detection模型的安装过程，如果你是在linux上安装的话，按照https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md里说的做就行了，前面部分说的依赖库，在安装Tensorflow时应该都已经安装解决不用看，对于COCO API，如果你需要用到就按照里面的说明去安装，不需要用到就可以略过，后面需要时再回头安装。
不过为了方便和我安装的Windows版OpenCV的目标检测对照效果，我是直接在Windows下也安装了Tensorflow，然后在Windows下使用object_detection，下载完上面说的Tensorflow的模型文件包master.zip后，我展开到了路径D:\AI\tensorflow\models下。
然后从https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/这里下载个最新版3.6.1版的编译好了的Windows版本的protoc文件压缩包protoc-3.6.1-win32.zip 到本地D:\AI\tensorflow\protoc-3.6.1-win32后解压后把D:\AI\tensorflow\protoc-3.6.1-win32\bin加入到path路径
set PATH=D:\AI\tensorflow\protoc-3.6.1-win32\bin;%PATH%
然后cd D:\AI\tensorflow\models\research\object_detection\protos，再对protos目录下的每个文件执行类似如下命令由.proto文件生成对应的.py文件，这里比较恶心的是高版本的protoc不支持文件通配符*了，只能指定具体的完整的文件名，这点很恼火，不知道为何要这么倒退，以前比较老的版本的protoc是支持通配符一次处理多个文件的：
...
然后设置PYTHONPATH环境变量：
然后回到上层目录：cd D:\AI\tensorflow\models\research，再执行
python object_detection/builders/model_builder_test.py
这就准备好object_detection模型了，下面跑个例子试试，执行：jupyter notebook 以启动jupyter notebook:
在弹出的浏览器页面中的列表里点击object_detection进入:
然后点击object_detection_tutorial.ipynb文件:
在进入的页面中连续点击run按钮单步执行里面的python脚本块直至最后：
然后等一会儿，会出现两张图片和目标识别结果：
OK，这说明object_detection模型完全可以正确使用了。
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