我当时正在使用TensorFlow为对象识别项目设置环境。当涉及到编译一些.proto文件时，我碰壁了。它花费了很多努力来找到文件的路径，然后找到protobuf应用程序的路径，然后继续为每个单独的proto文件命令-- python_out=.！
我正在/正在尝试做的事情：
在（https://www.edureka.co/blog/tensorflow-object-detection-tutorial/#object）教程之后，我设法在edureka上进行了以下操作：
将“模型”和“ protobuf”保留在一个“ Tensorflow”文件夹下
进入Tensorflow文件夹，然后进入研究文件夹，并使用以下命令从此处运行protobuf：
"path_of_protobuf's bin"./bin/protoc object_detection/protos/
命令
C:\Users\yourusername\Desktop\TensorFlow\protoc-3.5.1-win32\bin\protoc object_detection/protos/anchor_generator.proto --python_out=.
C:\Users\yourusername\Desktop\TensorFlow\protoc-3.5.1-win32\bin\protoc object_detection/protos/argmax_matcher.proto --python_out=.
C:\Users\yourusername\Desktop\TensorFlow\protoc-3.5.1-win32\bin\protoc object_detection/protos/bipartite_matcher.proto --python_out=.
....依此类推，直到完成protos文件夹中的所有项目
因此，这样做基本上是让我可以在每个原型文件下编译为.py文件。我确实有很多事情要做，所以要提高效率-如何循环执行此操作，以便一遍又一遍地通过需要编译的原型文件执行完全相同的任务？
参考方案
我可以按照以下步骤解决此问题：
导航到命令行中的Tensorflow\models\research文件夹（具体情况视路径而定）
输入此命令for %i in (object_detection\protos\*.proto) do protoc %i --python_out=.
如screenshot所示，它将为.py文件夹中的每个.proto文件创建Tensorflow\models\research文件。
希望这可以帮助。
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