Ubuntu 16.04+tensorflow-gpu运行yolov3算法_ubuntu16.04搭建yolo开发环境-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_37933097/article/details/120231657

本文分享了作者在Ubuntu 16.04环境下，如何成功安装GTX1650显卡驱动、配置TensorFlow-gpu 1.11.0环境，以及使用GitHub上的YunYang1994/tensorflow-yolov3项目进行深度学习实践的过程，包括了遇到的问题和解决方案。

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导读：最近有一个有关于机器人与深度学习结合的项目，我就开始研究了yolo系列的算法，主流的框架是tensorflow、pytorch、caffe、darknet等等，于是尝试了GitHub上的代码https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3，效果还不错！

本人电脑的环境

显卡：GTX1650（4G独显）+i7（16G主显）+256G SSD+1T机械硬盘

驱动：470.63.01

cuda：9.0+cudnn：7.4.2+tensorflow-gpu 1.11.0版本

一、安装过程

1.之前新买的戴尔电脑，装好了ROS系统，5月初刚好买了一个显示屏，办公双显很爽，但Ubuntu16.04系统需要安装显卡驱动才能双显，莫名其妙按照网上的装显卡的方法，尝试了10多遍，前面的步骤一直都正常，到了最后一步还是无法解压，搜遍了全网，还是无法解决，咨询了一些人，好像是内核版本低引起的；当时我也配置好ROS的开发环境了，升级内核有可能引起系统崩溃，要面临重装系统，避免这么麻烦，于是放弃，先用段时间看看；直到9月初开始要用深度学习搭建环境，之前的ROS开发也差不多成熟了，于是铁定决心重装系统，配置好新的环境。

Ubuntu16.04下安装显卡驱动记录 - lllittletree - 博客园

2.重装系统后，为了避免环境的混乱，我一开始是先装好深度学习环境，tensorflow，darknet，后面才装ROS环境，心得：

在安装搭建深度学习环境肯定遇到不少问题，在搭建深度学习环境之前，先大概把整个流程了解清楚，比如torch tf keras 等都在虚拟环境，caffe和DarkNet只能在主环境跑，用anaconda搭建虚拟环境，以免相互影响。遇到具体的问题，及时具体分析，并尝试多种方法，这一篇博客记录一下安装过程，以便后面查阅，供大家参考一下。

3.因为GitHub上的项目用的环境是tensorflow-gpu 1.11.0版本，然后结合这个表格，于是对应的安装好cuda和cudnn版本，安装过程是参考了这篇博客https://blog.youkuaiyun.com/zywvvd/article/details/86355060