解决Tensorflow使用pip安装后没有model目录的问题

在使用Tensorflow的过程中，有时会遇到使用pip安装后在预期的位置找不到`model`目录的情况。这可能会对开发和训练模型造成不便，因为`model`目录通常包含预定义的模型、样例模型或者其他用户自定义的模型文件。为了解决这个问题，我们可以尝试不同的安装方法和查找路径。 当使用`pip`命令安装Tensorflow时，它会自动下载并安装所有必要的依赖项，包括库文件和Python包。然而，`pip`安装方式并不保证会创建特定的结构化目录，比如`model`目录。通常，Tensorflow的核心库会被安装到Python的site-packages目录下，而不会包含`model`这样的子目录。 如果在`pip install tensorflow`之后，你期望在某个特定路径看到`model`目录，那么可能需要调整你的期望。Tensorflow的模型通常是在用户的工作空间或者代码中定义和保存的，而不是在安装目录中。你可以通过导入Tensorflow库并在代码中创建、保存和加载模型。 然而，如果你确实需要使用Tensorflow的源码，或者想要获取特定的模型文件，那么可以采取源码安装的方式。下面是源码安装的步骤： 1. **克隆Tensorflow的GitHub仓库**： 使用`git clone`命令并添加`--recurse-submodules`参数，以确保同时获取所有子模块，包括protobuf等依赖库。 ``` git clone --recurse-submodules https://github.com/tensorflow/tensorflow ``` 2. **配置和构建**： 进入到Tensorflow目录，根据你的环境配置构建选项。这通常涉及设置Python版本、CUDA和cuDNN（如果需要GPU支持）等。 3. **安装**： 使用`bazel`（Google的构建工具）来编译和安装Tensorflow。这将生成可安装的whl文件，然后你可以用pip安装这个whl文件。 4. **查找安装位置**： 源码安装后，库文件会被放置在Python的site-packages目录下，但具体路径可能因系统环境不同而异。在Linux上，通常是在`/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/`或类似的路径下。 5. **检查模型路径**： 如果你是在寻找预定义的模型，如Inception或ResNet，这些模型通常不会在安装目录中，而是作为独立的代码示例存在于Tensorflow的GitHub仓库的`tensorflow/models`子模块中。你需要直接从仓库中获取这些模型的代码，并按照文档指示进行操作。 总结起来，Tensorflow的`model`目录问题通常源于对安装结构的误解。`pip`安装不包含`model`目录是因为它并不需要。如果你需要源码或特定模型，应当按照源码安装的流程操作，并在正确的路径下查找所需资源。对于使用和开发模型，重要的是理解Tensorflow的API和如何在你的项目中创建、保存和恢复模型，而非依赖于特定的安装目录结构。