win10下object_detection_tutorial.ipynb运行 服务崩溃，立刻重启

踩此坑的由来：
笔者写此文时欲进行 目标检测自己的训练集 进行迁移学习。
网上找到了 Tensorflow object detection API 相关的训练方法（文章应该源于2018年5月所作，有转载时间靠后的容易产生误导，但是看源码后就明了）。
笔者不幸在环境搭建上就卡了2天。
Tensorflow object detection API的github地址是：https://github.com/tensorflow/models/
笔者下载时是2019年10月。

错误情况：
通过python下一通环境配置，
python object_detection/builders/model_builder_test.py
已经运行成功。

对小狗和海滩上人等的识别案例object_detection_tutorial.ipynb

这幅期待的图片大家看教程都很熟悉，但是就是出不来。

迎接我的是 “服务似乎挂掉了,但是会立刻重启的.” 然后就一直卡住
重新中断服务后，再运行还是卡在这里。

通过观察18年5月的object_detection_tutorial.ipynb代码和19年10月的开头就已经有较大差别。
看来只能碰碰运气回溯2018年的代码了。

从18年5月往前找有Verified标签，且开头代码部分一样的。就是这份提交了。

于是下载回来，放在与object_detection_tutorial.ipynb同一级目录再启动jupyter运行。
熟悉的小狗、海滩图终于出现了。

结语：
在Tensorflow object detection API 环境搭建上，如果这段tutorial没跑通，很可能是由于其它环境变量与linux下不同产生的。

继续往下训练，现在19年10月 research/object_detection/目录下没有train.py文件了
取而代之的是model_main.py
python object_detection/model_main.py --pipeline_config_path=./data/ssdlite_mobilenet_v1_coco.config --train_dir=./train –alsologtostderr

但是，当前仍然有issue （https://github.com/tensorflow/models/issues/4881）
给出的建议是 使用legancy/train.py
python ./legacy/train.py --pipeline_config_path=./data/ssdlite_mobilenet_v1_coco.config --train_dir=./train –alsologtostderr

GPU没有启动成功，自动启动CPU，所以有点慢。
自此，自备的目标检测数据集训练算是跑通了。
回头继续优化实践吧，欢迎大家留言探讨。