本次安装环境为 ubuntu-16.04.4系统，使用环境python3,因为之前已经安装了gpu版本的tensorflow和opencv等，所以不在安装．

１，在主目录下载api, git  clone https://github.com/tensorflow/models.git（下载完后的路径为/home/user/models）

２，sudo apt-get install protobuf-compiler python-pil python-lxml python-tk

３，pip3 install --user contextlib2（安装其他必要的软件）

４，安装cocoapi（参考我上一篇博客安装，很简单的，安装在主目录就行,安装后路径为/home/user/cocoapi）

５，进入/home/user/models/research/目录，　执行cp -r /home/user/cocoapi/PythonAPI/pycocotools ./ （拷贝/home/user/cocoapi/PythonAPI目录到第一步下载的/home/user/models/research/目录下） 

６，在models/research/目录下执行protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.（如果直接安装编译报错，则通过如下方式安装：wget -O protobuf.zip https://github.com/google/protobuf/releases/download/v3.0.0/protoc-3.0.0-linux-x86_64.zip， unzip protobuf.zip， 在~/models/research/目录下执行./bin/protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.）

７，在models/research/目录下执行export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim，这是为了设置环境变量，每次重新打开一个窗口都要执行，如果嫌弃麻烦可以在这样：vi ~/.bashrc,在最后一行添加

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/user/models/research:/home/user/models/research/slim

（/home/user/models/research为第一步下载的api目录）

８，在~/models/research/目录下执行python3 object_detection/builders/model_builder_test.py,测试是否安装成功（安装成功显示ｏｋ）

（如果报错ImportError: No module named nets，说明第７步没执行，或者执行有问题，记得第七部在/home/user/models/research下执行export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim即可）

至此环境搭建完毕．．．下一章教大家如何跑实例代码