TensorFlow Models项目安装TensorFlow Object Detection API 1的Docker解决方案

背景介绍

TensorFlow Object Detection API是TensorFlow生态中用于目标检测任务的重要组件。在TensorFlow Models项目中，该API提供了两种安装方式：通过pip安装或使用Docker容器。对于本地开发环境，官方推荐使用Docker方式进行安装。

常见安装问题分析

在基于Ubuntu 18.04 WSL2环境下使用Docker安装TensorFlow Object Detection API 1时，开发者可能会遇到几个典型问题：

1. GPG密钥验证失败：由于基础镜像中使用的操作系统版本较旧，CUDA仓库的签名密钥已过期或不可用
2. Keras导入路径问题：测试时出现的模块导入错误
3. Protobuf编译路径错误：Docker构建过程中路径不匹配的问题

详细解决方案

GPG密钥问题的解决

在Dockerfile中添加以下命令，位于apt-get update之前：

RUN apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys A4B469963BF863CC

这一步骤确保了系统能够验证CUDA仓库的签名，从而顺利完成后续的软件包安装。

Keras导入路径修正

测试过程中出现的Keras导入错误源于TensorFlow 1.x和2.x版本之间的兼容性问题。需要修改以下文件：

home/tensorflow/.local/lib/python3.6/site-packages/object_detection/models/keras_models/resnet_v1.py

将第28行的导入语句从：

from keras.applications import resnet

修改为：

from tensorflow.keras.applications import resnet

这一修改确保了在TensorFlow 1.15环境中正确导入Keras模块。

Protobuf编译路径调整

Docker构建过程中可能遇到的路径问题，需要检查以下几点：

1. 确保Dockerfile中的工作目录设置正确
2. 验证模型代码是否被正确复制到容器内
3. 检查protoc编译命令的执行路径

测试验证

完成上述修改后，运行测试命令：

python object_detection/builders/model_builder_tf1_test.py

需要注意的是，测试中可能会有一个特定模型(V3_SMALL_PRUNED_DETECTION)的测试用例失败。如果开发者不计划使用该模型，可以安全地忽略这个测试失败。

最佳实践建议

1. 环境隔离：始终推荐使用Docker或虚拟环境来隔离不同版本的TensorFlow项目
2. 版本控制：明确记录所使用的TensorFlow和Object Detection API版本
3. 增量构建：利用Docker的缓存机制，分阶段构建镜像以节省时间
4. 日志记录：保留完整的构建和测试日志，便于问题排查

通过以上步骤，开发者可以成功在本地环境中搭建TensorFlow Object Detection API 1的开发环境，为目标检测任务的开发和实验做好准备。