faster-rcnn (1):unbantu下安装 anaconda +tensorflow版本的 faster-rcnn

本文详细介绍了在Ubuntu 14.04上如何安装Anaconda,创建TensorFlow环境,以及在该环境中配置和使用TensorFlow及Faster-RCNN。在安装过程中遇到的Python版本问题和Cython模块找不到的问题,文中给出了相应的解决办法。

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环境:unbantu 14.04  64位 ;  faster-rcnn_TF ;

1、安装 Anaconda

  1. anaconda官网(https://www.continuum.io/downloads)上下载安装包;
  2. 终端运行 :bash   Anaconda安装包所在的路径 / Anaconda安装包名称

2、新建 tensorflow 的运行环境

  1. 终端运行:conda create -n tensorflow python=2.7
  2. (其中 python= 2.7 换成自己的python版本号)

3、在 conda环境下安装 tensorflow

  1. 我用 conda 方式安装,简单方便,不易出错,但conda中只有 CPU 版本;
  2. 首先确定当前是在 tensorflow 环境下,若不是,则执行:source activate tensorflow
  3. 然后要在这个环境中安装我的 tensorflow,即:
  4. 终端运行:conda install -c conda-forge tensorflow
  5. 安装完成后,从 tensorflow 环境中退出,使用的命令:source deactivate

4、在 spyder 中写 tensorflow

  1. 打开终端,直接输入 spyder ,打开后写demo:
  2. import tensorflow ,直接运行,发现报错,找不到 tensorflow 模块;
  3. 解决方法:在 tensorflow 环境下安装spyder;
  4. 首先进入 tensorflow环境,终端运行:source activate tensorflow
  5. 然后继续在终端输入: conda install spyder
  6. 等待安装完成后,在此时环境下输入 spyder,此时打开的 spyder就能正确运行刚刚的 demo啦;

5、在 tensorflow 中配置Faster-rcnn_TF

  1. 克隆faster-rcnn,在终端输入:
       git clone --recursive https://github.com/smallcorgi/Faster-RCNN_TF.git
  2. 然后把整个文件 Faster-RCNN_TF 都放入之前配置好的 tensorflow环境中,即envs目录下
     (例:/home/zhao/anaconda2/envs)
  3. 编译 Cython模块,即终端输入:cd Faster-RCNN_TF中的lib的绝对路径
     (例:/home/zhao/anaconda2/envs/Faster-RCNN_TF/lib )
  4. 再输入 make 进行编译

6、其中出现的错误

  1. 正常安装的情况下,只有最后一步编译 Cython模块时,出现找不到该模块;
  2. 原因应该是unbantu下默认安装了 python 2.7,所以执行 sudo apt-get install Cython 后,Cython没有安装在 Anaconda 的 Python 2.7下,而是安在了系统自带的python里了;
  3. 解决方法:将模块的默认安装位置切换成Aanconda下,具体可以参考
      http://bbs.youkuaiyun.com/topics/390339436
  4. 若是Anaconda中的 Python版本与系统自带的Python版本不一致,那么上面的问题解决办法,请参考
      http://www.jianshu.com/p/9d3033d1b26f
  5. tensorflow版本的faster-rcnn安装比较困难,建议 caffe


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