win7 TensorFlow+Python3.6.2 环境搭建与测试
在Windows上安装TensorFlow（下面提供了下载地址）
https://www.tensorflow.org/install/install_windows（官网）
一、安装TensorFlow Object Detection API
1、在磁盘内新建TensorFlow文件夹（顺便哪个盘都可以在 https://github.com/tensorflow/models 下载models,放在Tensorflow目录下。（建议直接下载，不要在终端下载，太慢了）
https://blog.csdn.net/RobinTomps/article/details/78115628
2、安装tensorflow
For CPU
pip3 install tensorflow
For GPU
pip3 install tensorflow-gpu
3、安装依赖包
pip3 install pillow
pip3 install lxml
pip3 install jupyter
pip3 install matplotlib
4、编译 Protobuf 依赖包
Tensorflow Object Detection API使用Protobufs来配置模型和训练参数。在使用框架之前，必须编译 Protobuf 依赖包。
使用方法：在Google的git仓库下载需要的版本：依赖需要Protobuf 2.6，我们只需要它的编解码功能，所以只需要下载win32版本即可。（建议下载protoc3.4，楼主经验，版本低了和高了都会报错）解压后将bin文件夹里面的protoc.exe文件复制到C:\Windows\System32（也可以自己添加环境变量）。打开终端运行到 tensorflow/model/reserch目录，运行命令:
Protoc object_detection/protos/.proto –python_out=.
若运行成功则可以看到object_detection/protos/目录下的所有.proto都生成了对应的py文件
5、为依赖包添加环境变量
PYTHONPATH C:\tensorflow\models\research;C:\tensorflow\models\research\slim
测试是否安装成功：输入:
Python object_detection/builders/model_builder_test.py
然后并没有神马卵用，为了一劳永逸，我直接将整两个目录添加到python默认的搜索路径下就行了。
解决方法：在site-packages添加一个路径文件，如tensorflow_model.pth，必须以.pth为后缀，写上你要加入的模块文件所在的目录名称就是了，如下图：
二、运行官方的检测demo
运行 jupyter notebook（cd 到object_detection目录下，然后输入jupyter notebook）
运行后浏览器自动启动，显示 Jupyter 界面，进入object_detection文件夹中的object_detection_tutorial.ipynb
点击 Cell 的Run All ，显示检测结果。
需要注意的是提前将“ssd_inception_v2_coco_11_06_2017”这个模型下载到object_detection目录下，并且在运行之前将Download模块Markdown
