当你在Windows下执行Tensorflow object_detection的脚本时可能会如下报错:
这时因为object_detection下面默认是没有包含cocotools的python实现代码的,Anaconda默认也没提供这个库,需要安装pycocotools,但如果你执行:
python -m pip install pycocotools
又可能会出现如下错误:
这说明你的Windows下没有c/c++代码编译环境(因为pycocotools的主站点源码https://github.com/cocodataset/cocoapi默认只提供了源码,没有针对各平台编译好了的release,而且声称将来不支持Windows! ),这个不是简单安装个MS VC就行了(你会发现安装了还是报这个错),需要到这里下载visualcppbuildtools_full.exe来安装。
安装编译环境完后,再执行python -m pip install pycocotools,结果还是报错,说invalid numeric argument '/Wno-cpp' :
这是因为pip安装默认下载的源码是不支持Windows上编译的,需要从一个让pycocotools PythonAPI支持使用Windows和Python 3 来build的clone站点https://github.com/philferriere/cocoapi来安装,执行下面的命令:
pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI
结果很快就下载编译并安装成功了:
补充:
近来发现以执行 pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI 来下载、编译和安装pycocotools Python API时git经常下载不了源码,出现连接超时之类的错误,尝试换了下面的办法很快就弄好了:
先执行git https://github.com/philferriere/cocoapi.git下载源码到本地,如果不行直接打开网站https://github.com/philferriere/cocoapi,然后点击clone or download下载源码的zip包到本地并展开到cocoapi-master,然后执行:
cd cocoapi-master\PythonAPI\
#下面两个命令酌情选择其中之一或者两个都执行也没什么,使用过conda的很好理解,这两个命令分别用于安装pycocotools Python API到当前本地环境env和安装到base(或叫root)环境:
# install pycocotools locally
python setup.py build_ext --inplace
# install pycocotools to the Python site-packages
python setup.py build_ext install
#删掉编译时生成的临时目录,其实删不删无所谓,空闲空间足够大时无所谓这点点
rm -rf build
即可完成安装,没错,就是这么简单!所以建议本地保存一份这个源码,以备日后需要安装环境时https://github.com/philferriere/cocoapi.git连不上。
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