win10+python3.5+tensorflow

tensorflow版本faster-rcnn-CPU, ubuntu, Python3.5配置记录 tensorflow版本faster-rcnn-CPU, ubuntu, Python3.5配置记录写在前面的话软硬件配置配置流程1.下载git上的源代码2.修改lib/setup.py文件3.修改lib/model/nms_wrapper.py文件4.修改lib/model/config.py文件连接使用cython下载使用COCO数据库下载并连接已经完成训练的数据模型运行demo.py文件下一... 阅读详情

安装的环境:win10+python3.5+tensorflow

在win系统下,安装tensorflow,python版本最低需要3.5

1.安装Anaconda

直接默认安装就行,安装包下载网址:https://www.anaconda.com/download/#windows
1)conda list 查看安装了哪些包;
2)conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境;
3)conda update conda 检查更新当前conda。

2.创建虚拟环境的空间

名字用A代表,python版本若是有要求,可以直接填写,否则会安装最近版本
conda create -n A python=3.5
虚拟环境A文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到
移除某空间方法:conda remove -n A --all
也可以检测可以安装哪些版本的pyton:conda search --full-name python

3.激活空间

Activate A
成功标志是:(A) C:\Users。。。与之前对比,多了(A)
关闭某空间环境用法的用法:deactivate 
之后的配置都需要在激活的空间内进行配置,所以这时不要关闭空间环境

4.安装python的一些额外库

比如:xxx    则运行:pip install xxx
其中有的库可能安装不成功:sklearn,可以在安装tensorflow之后在进行就好了
若是有版本要求,我们可以下载某版本库:一般下载的文件名称是xxx.whl,我们的运行方法是进入下载文件地方,运行pip install xxx.whl
python所有库的下载网址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

5.安装tensorflow

pip install tensorflow-gpu
版本操作学习步骤4(这是1.5版本的,具体的修改链接最后的版本号就行)
下载对应tensorflow-gpu版本的安装包:https://pypi.python.org/pypi/tensorflow-gpu/1.5.0
下载对应tensorflow版本的安装包:https://pypi.python.org/pypi/tensorflow/1.5.0
测试:import tensorflow as tf
安装后查看版本:python -c "import tensorflow;print(tensorflow.__version__)"
以下是安装的tensorflow-gpu需要进行的操作

6.安装cuda、cudnn

这时你可以输入python
import tensorflow显示:
ImportError: Could not find 'cudart64_90.dll'. (终端会自动提示需要安装的cuda版本9.0。)
1)cuda直接下载安装就可以,安装路径会自队在环境变量生成cuda_path(一般为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0)
2)cudnn需要对应cuda版本安装:下载cudnn压缩包,加压得到cuda文件夹,将文件夹cuda/bin、cuda/include、cuda/lib分别放在cuda_path路径下即可。
3)检测:打开cmd,输入$ nvcc  -V,会显示安装的cuda版本

整体安装完成!

下载github上的tensorflow源码,里面有很多示例代码(测试tensorflow)
https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples



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