运行目标检测训练时的tf-1.5或tf-2.1

是指在进行目标检测模型训练时使用的TensorFlow版本。TensorFlow是一个开源的机器学习框架，广泛应用于深度学习和人工智能领域。

目标检测是计算机视觉领域的重要任务，旨在识别图像或视频中的物体并确定其位置。tf-1.5和tf-2.1是TensorFlow的两个版本，分别具有不同的特性和优势。

tf-1.5是TensorFlow 1.x系列的一个版本，它具有成熟稳定的特性和广泛的社区支持。在目标检测训练中，tf-1.5可以使用经典的目标检测模型，如Faster R-CNN、SSD等。同时，tf-1.5提供了丰富的工具和库，用于数据预处理、模型构建、训练和评估等方面。

tf-2.1是TensorFlow 2.x系列的一个版本，它引入了许多新特性和改进，使得开发和训练模型更加简单和高效。在目标检测训练中，tf-2.1可以使用现代的目标检测模型，如YOLO、EfficientDet等。tf-2.1还提供了Eager Execution模式，可以实时调试和验证模型，以及更好的性能优化和分布式训练支持。

对于目标检测训练，腾讯云提供了一系列相关产品和服务。例如，腾讯云的AI机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）提供了丰富的机器学习工具和算法，可以用于目标检测模型的训练和部署。此外，腾讯云还提供了弹性计算、存储、网络等基础设施服务，以支持大规模的目标检测训练任务。

总结起来，tf-1.5和tf-2.1是TensorFlow的两个版本，用于目标检测模型的训练。它们具有不同的特性和优势，可以根据具体需求选择合适的版本。腾讯云提供了相关产品和服务，以支持目标检测训练任务的开发和部署。