Tensorflow 2.0 目标识别（一）——环境确认

Tensorflow 1.*的坑没完全入，TF 2.*就开始了。市面上教程1.*和2.*的混杂，python 3.6与3.7，TF2.0A版本与TF2.1版本，CUDA9.0与CUDA10.0等等均会出现问题，TF果然和笔者之前学习的Emgucv一样，想升级就升级，全然不顾开发者的死活。

无奈最近项目开始需要很多目标识别的需求，只能忍着一步步重新搭建环境。

全部过程会遇到很多很多和路径以及版本相关的描述，仿照的哥们真的真的请仔仔细细的跟。

先描述下笔者的环境：

操作系统： windows 10家庭中文版，64-bit

处理器：Inter（R）Core（TM）i7-7700HQ

显卡（GPU）：GeForce GTX 1060（驱动版本441.22），不确定的请在NVIDIA控制面板-帮助-系统信息 里面查看，驱动程序版本很重要，后面需要。

python环境：我先装的3.7后来发现3.6和TF2.0更配，就都都装了，切换的话记得

系统属性-高级-环境变量-系统变量-Path-编辑 里面修改到3.6

开发环境：vs2017（习惯界面）以及 pycharm 2019.3.2（无奈妥协）

vs平台-工具-python-python环境，选中后右侧会出现环境配置，直接有最好，没有的自己+自定义，配置ok的可以中间概述的下拉框内选第二项包（PyPi），看到所有已经安装的包。（如果是空的也没什么问题，选第三项intelliSense或者图中的刷新箭头，等等重启也就有了标准包了）

pycharm：我本来买了个破解的，360清垃圾文件后失效了（引以为戒啊）。运气也是好，公众号搜到一篇文章，按图索骥：

《此处原先有链接，审核不让发破解信息，你们自己想办法，实在不行淘宝、咸鱼搜搜》

亲测可用，到2089年，4月最新，日后的小伙伴自求多福。

 

最后确认一遍，你清楚自己的操作系统、显卡驱动你知道了，python环境正确了，开发环境都准备好了。 

左下角win图标-右键-运行-cmd

命令行输入 python --version

等我第二章，cuda配置吧。