1、安装cuda9.0及cudnn7.0
安装cuda9.0很简单,直接下载cuda_9.0.176_windows.exe及cudnn-9.0-windows7-x64-v7.zip,这里cudnn下载需要注册。cudnn安装,其实就是讲cudnn解压后,文件夹中的bin、include、lib三个子文件夹复制到路径:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0下面去即可。
2、Anaconda安装:
找对应于python3.5的版本,也是直接一波流,傻瓜式安装。
3、tensorflow1.5安装
如果你的网够好,还有梯子,可以直接尝试:
pip install tensorflow-gpu==1.5.1
还有一种方式,就是直接下载tensorflow_gpu-1.5.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl文件,这里给一个链接:tensorflow1.5.1二进制安装包,下载完以后,在该二进制文件所在目录运行:
pip install tensorflow_gpu-1.5.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
等待安装完成即可。
4、下载tensorflow的models模块,并解压:
https://github.com/tensorflow/models
5、编译protobuf:
首先,下载protoc-3.4.0-win32.zip,解压,并将bin目录添加进系统环境变量中,重启电脑使得系统环境变量生效,然后,在路径models/research/下,运行:
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
运行完了以后,在models\research\object_detection\protos路径下会生成一些编译完成的.proto文件。
6、添加tensorflow路径:
在路径Anaconda3\Lib\site-packages下新建tensorflow_model.pth文件,文件内容为:
F:\models\research
F:\models\research\slim
7、测试安装是否成功:
在models的research文件夹下,打开cmd窗口,运行:
python object_detection/builders/model_builder_test.py
8、验证api的检测效果:
在models\research\object_detection路径下运行:
jupyter notebook
打开object_detection_tutorial.ipynb文件,然后一路ctrl+回车,运行所以的cell:
9、参考资料:
https://blog.csdn.net/zlase/article/details/78734138
https://blog.csdn.net/mr_jor/article/details/79071963