提示：超详细的安装方法

文章目录

• 前言
• 一、所需硬件
• 二、使用步骤
• • 1.安装Anoconda
  • 2.创建tf_gpu环境
  • 3配置 Anaconda 镜像源
  • 4配置虚拟环境tf_gpu
  • 6安装PyCharm
  • 7安装Git
  • 8 安装 TensorFlow Object Decetion API 框架
  • 1）下载 TensorFlow Object Decetion API
  • 2）安装依赖的python包
  • 3）配置环境变量
  • 9安装 COCO API
  • 1)下载 COCO API
  • 2）安装demo运行所需环境
  • 10编译proto文件
  • 11测试安装
  • 1) 下载 ssd_inception_v2_coco 模型
  • 2） 创建 object_detection_example_1.py 文件
  • 3)注释掉visualization_utils.py 中某一行
  • 4）运行 object_detection_example_1.py
  • 12安装LabelImg
• 总结

前言 本人初次学习，如有错误，还请赐教。
一、所需硬件 打开控制面板->硬件和声音->设备和打印机->设备管理器->显示适配器->显卡

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我的MX150相当于GT 1030、台式机桌面的GTX650Ti、GTX460/GTX560SE这个显卡级别,性能介于GT740和GTX750显卡之间
看这张显卡天梯图就直观明了了

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看其对应的计算能力，做深度学习，要求计算能力要>=3.5
https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute

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二、使用步骤 1.安装Anoconda 官网
https://www.anaconda.com/products/distribution#

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2.创建tf_gpu环境 tf:tensorflow
gpu:图形处理器
1）在右边开始那点开，打开 Anaconda Navigator -> Environments -> Create

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2）创建名为tf_gpu,选择python为3.6的环境。点击create,等待一会。

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创建完毕

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3）点击tf_gpu三角按钮，选择Open Terminal

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控制台打开了，之后就在控制台中操作，这里就是tf_gpu的环境

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3配置 Anaconda 镜像源 我们直接下载要访问国外的服务器，设置成清华镜像源，下载快点。
复制下面代码，粘贴到tf_gpu控制台中

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

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4配置虚拟环境tf_gpu 开始安装tensorflow_gpu库,在控制台上输入下面命令

conda install tensorflow-gpu=1.13

中间输入y回车
需要等待一段时间
代码如下（示例）：

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings warnings.filterwarnings('ignore') importssl ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

6安装PyCharm 官网下载，安装社区版是完全免费的
https://www.jetbrains.com/pycharm/

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选择安装位置

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勾选桌面快捷方式

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打开PyCharm，可以配置界面显示风格

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7安装Git 方便去克隆别人的开源项目
可以参考这篇
https://blog.csdn.net/qq_44985985/article/details/112095475
8 安装 TensorFlow Object Decetion API 框架 TensorFlow Object Decetion API 是一个在 TensorFlow 基础上开发出来的用于图像检测并定位的软件框架。
1）下载 TensorFlow Object Decetion API 需要使用git
先创建一个tf_train文件夹，在里面创建addons 和 workspaces两个文件夹。
在空白处右键Git Bash Here

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在Git 中输入
先设置成镜像网站下载，使用hub.fastgit.xyz镜像

git config --global url."https://hub.fastgit.xyz/".insteadOf https://github.com/

再输入

git clone -b r1.13.0 https://github.com/tensorflow/models.git

回车
2）安装依赖的python包 打开 Anaconda Navigator -> Environments -> tf_gpu->Terminal

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输入命令，设置pip镜像源，使用国内清华镜像源，提高速度

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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3）配置环境变量 win+r输入control

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进入控制面板，搜索”环境变量“
编辑系统环境变量
新建环境变量PYTHONPATH
变量值为之前下载的 TensorFlow Object Decetion API 的路径
例如：
C:\develop\tf_train\models\research
C:\develop\tf_train\models\research\slim
C:\develop\tf_train\models\research\object_detection
三个路径用逗号隔开

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9安装 COCO API 1)下载 COCO API 使用 COCO API 来作为 TensorFlow Object Detection API 的评估指标，用来评估我们模型的表现能力。
进入之前新建的addons文件夹中，

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在空白处右击Git Bash Here
输入git clone https://github.com/philferriere/cocoapi.git

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2）安装demo运行所需环境 安装 COCO API 安装 COCO API 要依赖 Visual C++ Build Tools 2015。如果电脑上已经安装了C++相关开发软件（我的电脑上安装了Visual Studio 2022)，可以不用再安装了，如果没有安装推荐安装 Visual C++ Build Tools 2015。如果不安装的话直接进行下一步就会出现 unable to find vcvarsall.bat 错误。
下载地址：http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=691126。
安装完成后，打开打开 Anaconda Navigator -> Environments-> tf_gpu 的 terminal，进入 cocoapi\PythonAPI 目录下：cd C:\develop\tf_train\addons\cocoapi\PythonAPI（根据自己实际情况修改），

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然后运行安装命令：python setup.py install
中间遇到错误

File "setup.py", line 2, in from Cython.Build import cythonize ModuleNotFoundError: No module named 'Cython'

安装
Cython

pip install Cython

如果没有遇到错误可以忽略。

(tf_gpu) C:\develop\tf_train\addons\cocoapi\PythonAPI>python setup.py install Compiling pycocotools/_mask.pyx because it changed. [1/1] Cythonizing pycocotools/_mask.pyx C:\develop\anaconda3\envs\tf_gpu\lib\site-packages\Cython\Compiler\Main.py:369: FutureWarning: Cython directive 'language_level' not set, using 2 for now (Py2). This will change in a later release! File: C:\develop\tf_train\addons\cocoapi\PythonAPI\pycocotools\_mask.pyx tree = Parsing.p_module(s, pxd, full_module_name) running install running build running build_py creating build creating build\lib.win-amd64-3.6 creating build\lib.win-amd64-3.6\pycocotools copying pycocotools\coco.py -> build\lib.win-amd64-3.6\pycocotools copying pycocotools\cocoeval.py -> build\lib.win-amd64-3.6\pycocotools copying pycocotools\mask.py -> build\lib.win-amd64-3.6\pycocotools copying pycocotools\__init__.py -> build\lib.win-amd64-3.6\pycocotools running build_ext building 'pycocotools._mask' extension creating build\temp.win-amd64-3.6 creating build\temp.win-amd64-3.6\Release creating build\temp.win-amd64-3.6\Release\pycocotools creating build\temp.win-amd64-3.6\common C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Tools\MSVC\14.30.30705\bin\HostX86\x64\cl.exe /c /nologo /Ox /W3 /GL /DNDEBUG /MT -IC:\develop\anaconda3\envs\tf_gpu\lib\site-packages\numpy\core\include -I../common -IC:\develop\anaconda3\envs\tf_gpu\include -IC:\develop\anaconda3\envs\tf_gpu\include "-IC:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Tools\MSVC\14.30.30705\ATLMFC\include" "-IC:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Tools\MSVC\14.30.30705\include" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\NETFXSDK\4.8\include\um" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.19041.0\ucrt" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\\include\10.0.19041.0\\shared" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\\include\10.0.19041.0\\um" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\\include\10.0.19041.0\\winrt" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\\include\10.0.19041.0\\cppwinrt" /Tcpycocotools/_mask.c /Fobuild\temp.win-amd64-3.6\Release\pycocotools/_mask.obj _mask.c C:\develop\anaconda3\envs\tf_gpu\lib\site-packages\numpy\core\include\numpy\npy_1_7_deprecated_api.h(14) : Warning Msg: Using deprecated NumPy API, disable it with #define NPY_NO_DEPRECATED_API NPY_1_7_API_VERSION pycocotools/_mask.c(3381): warning C4244: “=”: 从“Py_ssize_t”转换到“siz”，可能丢失数据 pycocotools/_mask.c(3791): warning C4244: “函数”: 从“npy_intp”转换到“siz”，可能丢失数据 pycocotools/_mask.c(3791): warning C4244: “函数”: 从“npy_intp”转换到“siz”，可能丢失数据 pycocotools/_mask.c(3791): warning C4244: “函数”: 从“npy_intp”转换到“siz”，可能丢失数据 pycocotools/_mask.c(6798): warning C4244: “=”: 从“npy_intp”转换到“siz”，可能丢失数据 pycocotools/_mask.c(7556): warning C4244: “=”: 从“Py_ssize_t”转换到“siz”，可能丢失数据 C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Tools\MSVC\14.30.30705\bin\HostX86\x64\cl.exe /c /nologo /Ox /W3 /GL /DNDEBUG /MT -IC:\develop\anaconda3\envs\tf_gpu\lib\site-packages\numpy\core\include -I../common -IC:\develop\anaconda3\envs\tf_gpu\include -IC:\develop\anaconda3\envs\tf_gpu\include "-IC:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Tools\MSVC\14.30.30705\ATLMFC\include" "-IC:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Tools\MSVC\14.30.30705\include" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\NETFXSDK\4.8\include\um" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.19041.0\ucrt" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\\include\10.0.19041.0\\shared" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\\include\10.0.19041.0\\um" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\\include\10.0.19041.0\\winrt" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\\include\10.0.19041.0\\cppwinrt" /Tc../common/maskApi.c /Fobuild\temp.win-amd64-3.6\Release\../common/maskApi.obj maskApi.c C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Tools\MSVC\14.30.30705\bin\HostX86\x64\link.exe /nologo /INCREMENTAL:NO /LTCG /nodefaultlib:libucrt.lib ucrt.lib /DLL /MANIFEST:EMBED,ID=2 /MANIFESTUAC:NO /LIBPATH:C:\develop\anaconda3\envs\tf_gpu\libs /LIBPATH:C:\develop\anaconda3\envs\tf_gpu\PCbuild\amd64 "/LIBPATH:C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Tools\MSVC\14.30.30705\ATLMFC\lib\x64" "/LIBPATH:C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Tools\MSVC\14.30.30705\lib\x64" "/LIBPATH:C:\Program Files (x86)\Windows Kits\NETFXSDK\4.8\lib\um\x64" "/LIBPATH:C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\lib\10.0.19041.0\ucrt\x64" "/LIBPATH:C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\\lib\10.0.19041.0\\um\x64" /EXPORT:PyInit__mask build\temp.win-amd64-3.6\Release\pycocotools/_mask.obj build\temp.win-amd64-3.6\Release\../common/maskApi.obj /OUT:build\lib.win-amd64-3.6\pycocotools\_mask.cp36-win_amd64.pyd /IMPLIB:build\temp.win-amd64-3.6\Release\pycocotools\_mask.cp36-win_amd64.lib 正在创建库 build\temp.win-amd64-3.6\Release\pycocotools\_mask.cp36-win_amd64.lib 和对象 build\temp.win-amd64-3.6\Release\pycocotools\_mask.cp36-win_amd64.exp 正在生成代码 已完成代码的生成 running install_lib creating C:\develop\anaconda3\envs\tf_gpu\Lib\site-packages\pycocotools copying build\lib.win-amd64-3.6\pycocotools\coco.py -> C:\develop\anaconda3\envs\tf_gpu\Lib\site-packages\pycocotools copying build\lib.win-amd64-3.6\pycocotools\cocoeval.py -> C:\develop\anaconda3\envs\tf_gpu\Lib\site-packages\pycocotools copying build\lib.win-amd64-3.6\pycocotools\mask.py -> C:\develop\anaconda3\envs\tf_gpu\Lib\site-packages\pycocotools copying build\lib.win-amd64-3.6\pycocotools\_mask.cp36-win_amd64.pyd -> C:\develop\anaconda3\envs\tf_gpu\Lib\site-packages\pycocotools copying build\lib.win-amd64-3.6\pycocotools\__init__.py -> C:\develop\anaconda3\envs\tf_gpu\Lib\site-packages\pycocotools byte-compiling C:\develop\anaconda3\envs\tf_gpu\Lib\site-packages\pycocotools\coco.py to coco.cpython-36.pyc byte-compiling C:\develop\anaconda3\envs\tf_gpu\Lib\site-packages\pycocotools\cocoeval.py to cocoeval.cpython-36.pyc byte-compiling C:\develop\anaconda3\envs\tf_gpu\Lib\site-packages\pycocotools\mask.py to mask.cpython-36.pyc byte-compiling C:\develop\anaconda3\envs\tf_gpu\Lib\site-packages\pycocotools\__init__.py to __init__.cpython-36.pyc running install_egg_info Writing C:\develop\anaconda3\envs\tf_gpu\Lib\site-packages\pycocotools-2.0-py3.6.egg-info

完成
10编译proto文件 TensorFlow Object Detection API 框架使用 protobuf 工具来配置模型和训练参数，我们在安装 tensorflow-gpu 的时候已经附带安装好了。但是没有经过编译，该工具无法使用，所以接下来的操作就是对 proto 文件进行编译。
打开 Anaconda Navigator -> Environments -> tf_gpu->Terminal
输入命令，切换到C:\develop\tf_train\models\research（根据自己的情况切换）文件夹下

C:\develop\tf_train\models\research

之后输入下面命令

for /f %i in ('dir /b object_detection\protos\*.proto') do protoc object_detection\protos\%i --python_out=.

11测试安装 1) 下载 ssd_inception_v2_coco 模型 在浏览器上输入网址,找到
COCO-trained models->ssd_inception_v2_coco,
下载得到的是压缩包，解压到C:\develop\tf_train\models\research\object_detection文件夹中

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf1_detection_zoo.md

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2） 创建 object_detection_example_1.py 文件 在C:\develop\tf_train\models\research\object_detection文件中
右键创建文档，文档名修改位object_detection_example_1.py
将下面代码粘贴到该文件中

# object_detection_example_1.py演示一个完整的推理(Inference)过程# ----------------------------------------------------------- # 第一步，导入相关的软件包 # ----------------------------------------------------------- import numpy as np import os import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from utils import label_map_util from utils import visualization_utils as vis_util from utils import ops as utils_ops# 检查tensorflow 版本，须≥1.12.0 from pkg_resources import parse_version if parse_version(tf.__version__) < parse_version('1.12.0'): raise ImportError("parse_version:Please upgrade your TensorFlow to V1.12.* or higher") print("The version of installed TensorFlow is {0:s}".format(tf.__version__))# GPU 按需分配 config = tf.compat.v1.ConfigProto(allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.3 tf.compat.v1.keras.backend.set_session(tf.compat.v1.Session(config=config))# ----------------------------------------------------------- # 第二步，导入模型ssd_inception_v2_coco_2018_01_28到内存 # ssd_inception_v2_coco_2018_01_28文件夹应与本程序放在models\research\object_detection文件夹下 # ----------------------------------------------------------- MODEL_NAME = 'ssd_inception_v2_coco_2018_01_28' PATH_TO_FROZEN_GRAPH = MODEL_NAME + '/frozen_inference_graph.pb' PATH_TO_LABELS = os.path.join('data', 'mscoco_label_map.pbtxt')detection_graph = tf.Graph() with detection_graph.as_default(): od_graph_def = tf.GraphDef() with tf.gfile.GFile(PATH_TO_FROZEN_GRAPH, 'rb') as fid: serialized_graph = fid.read() od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_graph_def(od_graph_def, name='')# ----------------------------------------------------------- # 第三步，导入标签映射文件(Label map)，这样假如神经网络输出'5',我 # 们就知道对应的是'airplane' # ----------------------------------------------------------- category_index = label_map_util.create_category_index_from_labelmap(PATH_TO_LABELS, use_display_name=True)# ----------------------------------------------------------- # 第四步，执行推理(Inference)，检测图片中的对象 # -----------------------------------------------------------# ## 导入图像数据到numpy array 子程序 def load_image_into_numpy_array(image): (im_width, im_height) = image.size return np.array(image.getdata()).reshape((im_height,im_width,3)).astype(np.uint8)# ## 从单张图片中检测对象子程序 # ## 图片名称：image1.jpg, image2.jpg,存放在 # ## models\research\object_detection\test_images文件夹下 PATH_TO_IMAGES_DIR = 'test_images' TEST_IMAGE_PATHS = [os.path.join(PATH_TO_IMAGES_DIR, 'image{0:d}.jpg'.format(i)) for i in range(1,3)]# 显示图像的尺寸，单位inches IMAGE_SIZE = (12, 8)def run_inference_for_single_image(image, graph): with graph.as_default(): with tf.Session() as sess: ops = tf.get_default_graph().get_operations() all_tensor_names = {output.name for op in ops for output in op.outputs} tensor_dict = {} for key in ['num_detections', 'detection_boxes', 'detection_scores', 'detection_classes', 'detection_masks']: tensor_name = key + ':0' if tensor_name in all_tensor_names: tensor_dict[key] = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name(tensor_name) if 'detection_masks' in tensor_dict: detection_boxes = tf.squeeze(tensor_dict['detection_boxes'], [0]) detection_masks = tf.squeeze(tensor_dict['detection_masks'], [0]) real_num_detection = tf.cast(tensor_dict['num_detections'][0], tf.int32) detection_boxes = tf.slice(detection_boxes, [0, 0], [real_num_detection, -1]) detection_masks = tf.slice(detection_masks, [0, 0, 0], [real_num_detection, -1, -1]) detection_masks_reframed = utils_ops.reframe_box_masks_to_image_masks( detection_masks, detection_boxes, image.shape[1], image.shape[2]) detection_masks_reframed = tf.cast(tf.greater(detection_masks_reframed, 0.5), tf.uint8) tensor_dict['detection_masks'] = tf.expand_dims(detection_masks_reframed, 0) image_tensor = tf.get_default_graph().get_tensor_by_name('image_tensor:0')# 运行推理(Inference) output_dict = sess.run(tensor_dict,feed_dict={image_tensor: image})output_dict['num_detections'] = int(output_dict['num_detections'][0]) output_dict['detection_classes'] = output_dict['detection_classes'][0].astype(np.int64) output_dict['detection_boxes'] = output_dict['detection_boxes'][0] output_dict['detection_scores'] = output_dict['detection_scores'][0] if 'detection_masks' in output_dict: output_dict['detection_masks'] = output_dict['detection_masks'][0] return output_dictfor image_path in TEST_IMAGE_PATHS: image = Image.open(image_path) image_np = load_image_into_numpy_array(image) # 扩展维度，因为模型要求图像的形状为：[1, None, None, 3] image_np_expanded = np.expand_dims(image_np, axis=0) # 运行检测程序. output_dict = run_inference_for_single_image(image_np_expanded, detection_graph) # 可视化检测结果. vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array( image_np, output_dict['detection_boxes'], output_dict['detection_classes'], output_dict['detection_scores'], category_index, instance_masks=output_dict.get('detection_masks'), use_normalized_coordinates=True, line_thickness=8) plt.figure(figsize=IMAGE_SIZE) plt.imshow(image_np) plt.show()

保存并退出
3)注释掉visualization_utils.py 中某一行 打开 C:\develop\tf_train\models\research\object_detection\utils
找到这一行，
import matplotlib; matplotlib.use('Agg') # pylint: disable=multiple-statements
大约在二十几行，每个人的不一样，我的在27行,推荐用Notepad++打开，在前面加上#
保存并退出
4）运行 object_detection_example_1.py 打开 Anaconda Navigator -> Environments -> tf_gpu->Terminal
，输入命令(注意这里要修改的成自己的目录，我的是在C:\develop\tf_train\models\research\object_detection文件夹下)

cd C:\develop\tf_train\models\research\object_detection

进入到object_detection文件夹下
再输入命令

python object_detection_example_1.py

运行程序
中间出了个错误
File “object_detection_example_1.py”, line 9, in
import matplotlib.pyplot as plt
ModuleNotFoundError: No module named ‘matplotlib’
输入命令
pip install matplotlib
以上所报错最后才发现原因，配置环境变量那块，估计是没有点击确定。请读者每一步都要细心啊。
成功运行会出来下面两幅图


12安装LabelImg LabelImg 是一个图像标注工具，其标注结果会以 PASCAL VOC 格式存成 XML 文件。
下载网址：https://github.com/tzutalin/labelImg
下载到C:\develop\tf_train\addons文件夹中，以我的为例

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下载完后，解压，LabelImg软件是一个绿色软件，解压后即可使用。

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进入windows_v1.8.1文件夹中，运行exe程序

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打开一个存放图片的文件夹，可以对图片进行标记
总结 【点滴|Tensorflow深度学习环境搭建】以上就是我学习tensorflow环境安装的过程，包括其中遇到的问题，都有标注出来，读者一定要仔细，一步步来，估计要耗费大半天时间，我安装的时候遇到问题较多，零零散散弄了两天才完成。
参考文档
https://www.cnblogs.com/hillsea/p/12969693.html
https://blog.csdn.net/lemon4869/article/details/106818808

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