DeepLabCut安装篇(一):基础环境配置

DeepLabCut安装篇(一):基础环境配置


0x00 开始之前的废话

这些教程其实早就写完了,发现一直都没有人发相关的教程,过年回家发现没地方给硬盘供电,就搁浅了,现在补一补。

DeepLabCut可以认为是一种无需标记【其实是进行少量的标记】的深度学习(动物)姿态估计与行为跟踪
放一段官方介绍:

DeepLabCut is a toolbox for markerless pose estimation of animals performing various tasks, like trail tracking, reaching in mice and various Drosophila behaviors during egg-laying (see Mathis et al. for details). There is, however, nothing specific that makes the toolbox only applicable to these tasks and/or species. The toolbox has also already been successfully applied (by us and others) to rats, humans, various fish species, bacteria, leeches, various robots, cheetahs, mouse whiskers and race horses. This work utilizes the feature detectors (ResNets + readout layers) of one of the state-of-the-art algorithms for human pose estimation by Insafutdinov et al., called DeeperCut, which inspired the name for our toolbox

Anaconda3我所使用的版本自带的是Python3.7,但是发现Python3.7在接下来安装wxPyhton的时候提示

wxPython-4.0.3-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform.

不支持这个平台,于是放弃。

0x01 修改源

Anaconda清华源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

此时在/home下面会多一个.condarc的文件,里面便是我们刚刚配置的源。

Tip: 隐藏文件可以用Ctrl + H显示

然后关闭终端,重新开启Anaconda。

0x02 创建容器环境

conda create -n deeplabcut-py36 python=3.6

其中houiin-deeplabcut-py36是我对这个容器的命名

$ conda create -n houiin-deeplabcut-py36 python=3.6
Solving environment: done

==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
  current version: 4.5.11
  latest version: 4.5.12

Please update conda by running

    $ conda update -n base -c defaults conda

## Package Plan ##

  environment location: /home/houiin/.conda/envs/houiin-deeplabcut-py36

#略过,不贴出来了

Proceed ([y]/n)? 

输入y自动配置环境

国内网络环境比较尴尬,需要话费很长时间进行下载。

基本环境配置完成

激活这个环境

conda activate deeplabcut-py36

可以看到用户名之前已经 标出了这个环境的名字,如果创建错的话可以直接conda remove 环境名字 对其移除

如果需要退出这个环境则可以使用 conda deactivate

0x03 安装TensorFlow

1. 官方给的方法

<
以下是在Windows环境下安装DeepLabCut的步骤: 1. 安装Anaconda(如果您已经安装了,请跳过此步骤)。在Anaconda官网(https://www.anaconda.com/products/individual)上下载适用于您的操作系统的版本,安装后打开Anaconda Navigator。 2. 创建个新的Python环境。在Anaconda Navigator中,单击“Environments”选项卡,然后单击“Create”按钮。输入环境名称并选择要使用的Python版本,然后单击“Create”按钮。 3. 打开Anaconda Prompt。在Windows搜索栏中输入“Anaconda Prompt”并打开。 4. 在Anaconda Prompt中,安装Git。输入以下命令并按Enter键:`conda install git` 5. 克隆DeepLabCut仓库。输入以下命令并按Enter键:`git clone https://github.com/DeepLabCut/DeepLabCut.git` 6. 进入DeepLabCut文件夹。输入以下命令并按Enter键:`cd DeepLabCut` 7. 安装DeepLabCut。输入以下命令并按Enter键:`pip install -e .` 8. 安装其他依赖项。输入以下命令并按Enter键:`pip install tensorflow==1.14.0 scikit-image pillow pandas opencv-python-headless` 9. 在Jupyter Notebook中测试DeepLabCut。在Anaconda Prompt中输入以下命令并按Enter键:`jupyter notebook`。在Jupyter Notebook中,打开“examples”文件夹,在其中选择个示例文件并运行它。 这些步骤应该可以帮助您在Windows环境下安装DeepLabCut。如果您遇到任何问题,请查看DeepLabCut文档(https://deeplabcut.github.io/DeepLabCut/docs/InstallationWindows.html)或在DeepLabCut论坛中寻求帮助(https://forum.image.sc/tag/deeplabcut)。
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