Anaconda下搭建tensorflow子项目DELF环境及测试

最新推荐文章于 2024-04-17 20:00:44 发布

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#python

本文详细介绍了如何在Anaconda环境下创建一个名为tensorflow_delf的虚拟环境，用于安装和配置TensorFlow、protobuf、DELF及相关库。过程中涉及安装tensorflow_gpu、protobuf、matplotlib、numpy等依赖，解决安装过程中的错误，以及编译protobufs和DELF包。最后，文章提供了数据集准备和DELF功能提取、匹配的测试步骤。

1新建虚拟环境
conda create -n tensorflow_delf python=3.8（新建）
conda activate tensorflow_delf（激活）
conda deactivate（关闭）
2 安装tensorflow
将下载好的tensorflow安装包tensorflow_gpu-2.6.0-cp38-cp38-win_amd64.whl拷贝至D:\Program Files\Anaconda3\envs\tensorflow_delf\Lib\site-packages
进入目录，安装tensorflow：pip install tensorflow_gpu-2.6.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
3 安装protobuf
pip install protobuf（安装tensorflow时已经自动安装）
下载protoc编译器（protoc-3.20.0-win64.zip，与protobuf版本对应）
解压后，将bin文件夹添加至环境变量
在这里插入图片描述

测试：打开cmd终端或Anaconda promot，输入protoc --version
在这里插入图片描述
安装成功。
4 安装python库依赖
pip install matplotlib
pip install numpy
pip install scikit-image
pip install