Win10-Tensorflow-FasterRcnn训练环境配置手册

本文详细介绍如何为GPU环境安装必要的软件及驱动,包括CUDA、cuDNN和TensorFlow-GPU等,并逐步指导如何配置Faster R-CNN进行目标检测任务。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、安装显卡驱动:根据自己电脑的显卡下载适合的显卡驱动

2、安装CUDA8.0

安装完成后查看cuda版本: 在命令行输入nvcc -V

3、安装cudnn v6.0

将该文件夹下的cuda文件夹下对应的文件目录拷贝到第一步安装的CUDA  文件目录

4、安装Anaconda3 4.2.0 (对应python3.5

备注:环境变量一般会自动添加

5、tensorflow-gpu 版本tensorflow-gpu-1,3,0.0rc0

6、安装其他依赖的package:可以直接pipinstall ****

①protobuf-3.5.1 

②tensorflow-tensorboard-0.1.8

③html5lib-0.9999999

④markdown>=2.6.8

⑥bleach-1.5.0

⑦升级pip版本至 pip-9.0.1:python-m pip install --upgrade pip

备注:python的一些模块的下载地址:https://pypi.python.org/pypi

6、安装python的其他依赖cython, python-opencv, easydict

7、下载faster-rcnn: 

https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5

解压后:


①到目录./data/coco/PythonAPI下,在命令行输入:pythonsetup.py build_ext –inplace

②到目录./data/coco/PythonAPI下,在命令行输入:pythonsetup.py build_ext install

备注:可以下载Pretrain-model的地址: 

https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim#pre-trained-models

③训练数据存放格式:数据存放目录:data/VOCDevkit2007/VOC2007


Annotations文件夹放XML标注文件

ImageSets文件夹有个Main文件夹,放test.txt和trainval.txt

JPEGImages文件夹放所有的训练数据

8、开始训练:在命令行python train.py

9、配置过程中可能出现出现错误:

①numpy版本升级


②opencv与python版本对应问题(原本VS版本是2013, 可能要换成2015)

③在开始训练时出现错误:

ImportError: No module named '_pywrap_tensorlfow_internal

检查环境变量,cuda\bin没有在环境变量path里,将.\CUDA\bin 加入到环境变量path。在装cuda时 就有提示了。 需要安装后自己改下路径(把路径缩短),再手动加入环境变量
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