TensorFlow+Faster-RCNN+Ubuntu 环境配置＆代码运行过程

最新推荐文章于 2024-12-13 17:39:51 发布
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#TensorFlow #Faster-RCNN #Ubuntu

本文详细介绍了如何在Ubuntu系统中配置TensorFlow与Faster-RCNN的环境，包括创建虚拟环境、安装相应版本的TensorFlow、CUDA和CuDNN，以及安装其他依赖如Cython和OpenCV。此外，还提供了下载代码、数据集的链接，以及调整代码以适应GPU架构的过程。最后，文章指导如何运行Demo和测试预训练模型。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

代码链接:
https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn

1. 前期准备

  • 安装虚拟环境
创建一个tf-faster-rcnn的python2.7的虚拟环境

conda create –n tf-faster-rcnn python=2.7

进入此虚拟环境

source activate tf-faster-rcnn

备注：

a. 如果需要退出此虚拟系统，执行以下命令

source deactivate

b. 在虚拟环境中安装的东西会放在此根目录下/home/USERNAME/.conda/envs/tf-faster-rcnn（创建的虚拟环境名字）

查看cuda的版本

cat /usr/local/cuda/version.txt

查看cudnn版本

cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grepCUDNN_MAJOR -A 2

根据cuda 和 cudnn版本，到tensorflow 的官网上查对应的TF版本。我的cuda是8.0，cudnn是5.1的，所以要安装1.2.0

https://www.tensorflow.org/install/install_sources#common_installation_problems


2. 环境配置

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