跑通tf-faster-rcnn的代码

代码链接：github代码地址
首先安装好README.md 中提到的

我的python是3.6

tensorflow是1.13.0（开始是2.0，后来出现一大堆问题解决不了，所以降级为1.13.0，降级时要把tensorflow-estimator版本在13.0到14.0之间）

models 这个是由于现在安装tensorflow时是不会自动安装上的，github的链接也很难下载，需要手动下载400多M，下载完后解压放在tensorflow的安装路径路径下，其路径可通过tf.__path__查看，我的是/home/ljj/anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow
models链接: 百度云链接 密码: 49nb
测试models是否正确

import tensorflow as tf
from tensorflow.models.tutorials.rnn.ptb import reader

代码报错 no module named reader
这就需要修改“\tensorflow\models\tutorials\rnn\ptb”路径下的_init_.py文件(注释的为原来的代码):

from tensorflow.models.tutorials.rnn.ptb import reader
from tensorflow.models.tutorials.rnn.ptb import util
#import reader
#import util

cuda10.0.130

cudnn4.7.1

g++ 5.5.0

gcc5.5.0

cython,

opencv-python

easydict=1.6

以上的包如果下载很慢，可以在命令符末尾加上 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
例如：pip install opencv-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple，速度超快

然后按照README.md 的提示
更新GPU的架构配置，到setup.py中找到 -arch 这个参数我的GPU是GTX1060，所以把sm_51改为sm_61

链接cython 模块
注意这是在那个lib 文件夹中进行的

make clean
make
cd ..

安装 Python COCO API，这是为了使用COCO数据库

cd data
git clone https://github.com/pdollar/coco.git
cd coco/PythonAPI
make
cd ../../..

下载预训练模型
如果可以下载就用这个命令

./data/scripts/fetch_faster_rcnn_models.sh

如果下载不了，就手动下载，地址在刚才的百度云链接，下载之后解压tar xvf voc_0712_80k-110k.tgz放到 data文件夹中就行

建立预训练模型的软连接

NET=res101
TRAIN_IMDB=voc_2007_trainval+voc_2012_trainval
mkdir -p output/${NET}/${TRAIN_IMDB}
cd output/${NET}/${TRAIN_IMDB}
ln -s ../../../data/voc_2007_trainval+voc_2012_trainval ./default
cd ../../..

运行以下代码就能测试demo了

GPU_ID=0
CUDA_VISIBLE_DEVICES=${GPU_ID} ./tools/demo.py

如果再提示一些 cannot import name *****，根据要求安装就行