#深度学习TensorFlow Object Detection API训练自己的模型时—本人踩过的坑（报错总结）第一篇
##2019年5月31 收获总结
##报错一：object_detection/protos/*.proto: No such file or directory
解决方案：自己的路径\models\research\object_detection\protos 路径下的所有 .proto 文件都需要编译成 .py 文件才可以运行。。把/.proto 这部分改成文件夹下具体的文件名，每运行一个，文件夹下应该出现对应的.py结尾的文件。不报错即可。 把号换成具体的文件名字，这样就会生成一个个.py文件，列出我自己的
Protoc object_detection/protos/anchor_generator.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/bipartite_matcher.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/box_coder.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/box_predictor.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/eval.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/faster_rcnn.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/faster_rcnn_box_coder.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/graph_rewriter.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/grid_anchor_generator.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/hyperparams.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/image_resizer.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/input_reader.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/keypoint_box_coder.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/losses.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/matcher.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/mean_stddev_box_coder.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/model.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/multiscale_anchor_generator.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/optimizer.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/pipeline.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/post_processing.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/preprocessor.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/region_similarity_calculator.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/square_box_coder.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/ssd.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/ssd_anchor_generator.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/string_int_label_map.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/train.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/preprocessor.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/preprocessor.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/argmax_matcher.proto --python_out=.
##报错二： 导入错误ImportError: cannot import name ‘xxxx.py’
解决方案：这属于一个类错误，原因是在编译protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.时对应报错文件没有正确生成.py文件，解决方案为：找到对应文件删除，重新编译该文件：
例如：…\models-master\research\object_detection\protos下找到argmax_matcher_pb2.py和grid_anchor_generator_pb2.py删除，编译
protoc object_detection/protos/argmax_matcher.proto --python_out=.
protoc object_detection/protos/grid_anchor_generator.proto --python_out=.，即可解决
##报错三：不能打开某个文件问题python:can’t open file ‘xxxxx.py’:[Error] Nosuch file or directory
答：一般是路径问题，比如我的已经
cd C:\Users\Administrator\Desktop\deeplearning\TensorflowAPI_modelmaster\models-master
research\object_detection，当运行python object_detection/builders/model_builder_test.py时就报错说找不到文件，此时解决方案为：python builders/model_builder_test.py
报错四：error: could not create ‘build’: 当文件已存在时，无法创建该文件。
答；原因是git clone下来的代码库中有个BUILD文件，而build和install指令需要新建build文件夹，名字冲突导致问题。
解决方案为首先找到…\models-master\research\slim下的BUILD文件
将该文件移动到其他目录或删除，再运行上述指令，即可成功安装。随后在…\models-master\research\slim目录下
运行
python setup.py build，
然后运行
python setup.py install
解决完毕！
##报错五：ModuleNotFoundError: No module named 'nets’或ImportError: No module named 'object_detection’
解决方案：前一个为在目录…\models-master\research下，输入conda install nets，后一个问题是因为没有安装tensorflow\models造成的，
终于测试成功啦！
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