Nie2014的博客

下载资源1、labelImg标注工具的下载及安装：下载软件： tzutalin /labelImg 安装：参看作者的项目文档，找到Installation，选择window+anaconda的安装方式：进行标记1、打开labelimg软件打开解压缩后的labelimg文件存放地址：运行labelImg.py程序则打开labelImg软件界面：2、设置导入、导出操作地址将待标记图像集存放在data-picture文件夹中，选择opendir命令，打开data-picture中的数据集

在tensorflow的安装以及运行过程中，基本操作步骤都很简单。出现的主要问题在于各个软件包版本之间的匹配。但是从网上搜索的结果很多不太准确，曾经一段时间内基本靠不断的安装试错来解决。今天终于找到一个准确的解释：https://docs.floydhub.com/guides/environments/这里面不仅有如上图所示的tensorflow与python、keras的版本匹配关系点击右侧 ”packages and nvidia setting" 一栏下面的tensorflow版本，即可打开

之前已经通过anaconda安装过了tensorflow-cpu，这篇文档是在此基础上进行tensorflow-gpu版本的安装。GPU与CPU工作原理及区别参看博客。确定安装版本1、 “我的电脑” 上右键–> “管理” --> " 设备管理器" -->“显示适配器”安装之前先检查一下自己显卡支持的驱动版本： 右键打开英伟达控制面板，点击帮助->系统信息->组件可以看到本机支持的是CUDA 10.2 版本，表示是不支持更高版本的。如果你升级了驱动，可能会支持更高版本，