写在前面
本文主要参考教程:tensorflow版的Mask_RCNN,这个教程也是跑通github上Mask_RCNN项目的教程,为了在避免不必要的废话和原教程可能改变之间trade off,本教程将简述主要步骤,详情请参考原教程,但是同时记录需要注意的点和一些坑。
同时考虑到各种兼容性问题,有必要说明一下我的软硬件环境:
操作系统:Windows10 家庭中文版
CPU:i5 8700 8核 8G内存
GPU:GTX 1060 6G显存
conda version:4.8.2
时间:2020-03-04 (考虑到未指定版本的包默认下载最新版本,故声明时间点)
一步一步来
1.git clone项目
关于怎么git项目,这里不再赘述。
clone后第一步去看看项目READ.md(当然在github上也可以直接看),为了节省时间,这里列出几个值得注意的地方:
- python版本要求
- 使用requirements.txt安装包和其他注意事项
这里只是提醒一下,这几点具体怎么处理我在下面会仔细阐述,不用担心。
2.conda创建好环境
-
conda下载使用
conda可以快速简单地创建python环境,推荐使用,但同时考虑到conda的库不够全,推荐使用pip下载包(下面介绍的requirements.txt安装方式也是要使用pip),即“conda创建环境+pip安装包”的方式。关于conda和pip的下载使用这里不再赘述,感兴趣的可以参考我写的关于conda和pip使用的介绍:
Anaconda初探
conda的基本命令
使用pip安装包
Python,pip,conda和Anaconda
安装好Anaconda和pip以后,做好进行永久性换上境内镜像,不然之后的install总是会报timeout错误。 -
创建python=3.5.2环境
conda创建环境需要指定
前面也看到过项目环境要求介绍:
即Python 3.4,但是因为之前跑Keras-yolo3使用的是Python 3.5.2不想再下载其他包了,就直接使用的Python 3.5.2,(据说>=3.4都可以):