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前言
本文在WSL(windows subsystem for linux),基于Anconda3 安装Caffe-faster-rcnn CPU版本。计划是在笔记本上构建CPU环境用于代码理解,以及推理的测试。模型训练计划用云平台实现。
通过conda 创建虚拟环境
conda create -n caffe_py27 python=2.7
提示:更新相关系统源,conda源

后续进入caffe_py27进行操作
conda activate caffe_py27
Git下载Faster rcnn库

原始的下载指令:git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git
由于github下载速度较慢,利用码云(https://gitee.com/)进行下载。
git clone https://gitee.com/shaozhechen/py-faster-rcnn.git
cd ./py-faster-rcnn/
下载caffe-fast-rcnn(!注意,作者库中@0dcd397为对应的上传版本!我重复装了几次才发现…)
git clone https://gitee.com/liu1guo2qiang3/caffe-fast-rcnn.git
cd ./caffe-fast

本文详细介绍了如何在Windows Subsystem for Linux(WSL)中,基于Anaconda3创建虚拟环境并安装Caffe-Faster-RCNN的CPU版本。内容涵盖从创建环境、下载源码、安装Python依赖、配置编译到测试的全过程,特别提到了解决网络问题、protobuf版本冲突等常见问题的解决方法。
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