（一）下载TensorFlow模型源码

到GitHub下载模型源码：

（二）将源码导入Anaconda

打开压缩包找到research文件，我们所需要的object detection的源码就在research中，如图所示：

将research文件夹解压到 (你的安装位置/Anaconda3/Lib/site-packages)下，如图所示：

（三）编译proto文件

到GitHub下载protobuf包：

下载完成后，将压缩包内（/bin）目录下的protoc.exe文件放到（research/）目录下。

在（research/）目录下按住shift键，点击右键打开powershell窗口，输入命令：

>>>.\protoc.exe .\object_detection\protos\*.proto --python_out=.（注意前后都有一个点）

编译成功不会显示其他信息，进入（\research\object_detection\protos）目录，发现所有.proto文件已被编译为.py文件。

（四）装载research模块

打开Anconda Prompt，转到（\research）目录下，输入命令:

>>>python setup.py install

闪出很多行代码后出现如下界面：

（五）添加Slim环境变量

在（**\Anaconda3\Lib\site-packages**）目录下新建文本文档，输入：

保存并重命名为tensorflow_model.pth，如图所示：

要注意查看更改文件名后文件是否真的变为了.pth文件，若重命名没有更改文件类型，请对以下选项进行勾选：

（六）测试API

打开Anconda Prompt，转到（\research）目录下，输入命令:

>>>python object_detection/builders/model_builder_test.py

如图所示：

出现上图说明API已安装成功。
下一节我们开始运行模型源码中自带的示例程序。
TensorFlow Object Detection API 技术手册（3）——运行Demo程序