如何将TensorFlow对象检测API包含到我的Python项目中？

Question

我在Python项目中使用TensorFlow object detection API。为了在PyCharm中运行代码，我将TensorFlow git存储库的models/research目录的位置作为"Content Root“。当我在命令行运行代码时，我在PYTHONPATH中包含了这个目录位置。这很简单，但是如果可以将TensorFlow object-detection模块与我的项目的package的其他依赖项一起安装到环境中，我希望消除用户处理这一问题的需要。

我已经尝试将以下内容添加到我的requirements.txt中，但无济于事(即pip install requirements.txt挂起)：

-e git+https://github.com/tensorflow/models.git#egg=research

我还尝试在setup.py中读取requirements.txt中的所有行以获取依赖项链接，但在运行python setup.py install时，使用这种方法也不起作用。

在Object Detection API Demo中，先是存储库的克隆，然后是通过

cd models/research
pip install .

这样的事情可以通过我的项目的requirements.txt中的适当条目和/或setup.py中的一些代码来完成吗？

我的目标是，如果用户还没有“手动”将TensorFlow对象检测API安装到他们的Python环境中，那么当我的代码调用import object_detection等时，不会得到ModuleNotFoundError。

Answer 1

egg=...参数仅用于告诉pip模块的名称。要从存储库的research子目录安装，请附加另一个参数：

## requirements.txt
-e git+https://github.com/tensorflow/models.git#egg=research&subdirectory=research

在命令行中：

$ pip install -e git+https://github.com/tensorflow/models.git#egg=research\&subdirectory=research

(注意转义的&，因为它在大多数shell中是一个特殊字符)。