CUDA+CuDNN+Anaconda+tensorflow-gpu+opencv+darknet+Msys2+yolov3+paddlepaddle（虚拟机Ubuntu16.04）安装
tensorflow安装说明
平台：目前可在Ubuntu、Mac OS、Windows上安装
版本：提供gpu版本、cpu版本
安装方式：pip方式、Anaconda方式
Tips:
- 在Windows上目前支持python3.5.x
- 检测目前安装了哪些环境：安装环境需要cuda8，cudnn5.1
具备了上述安装条件（CPU或GPU）之后，TensorFlow可以通过两种方式进行安装。一是”native” pip，
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow # for Python 3.*
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ --upgrade tensorflow-gpu # for Python 3.* and GPU
二是Anaconda。
本文中是使用Anaconda安装的，所以详细介绍一下Anaconda安装过程。
1. 安装CUDA® Toolkit 8.0+cuDNN v5.1
1）CUDA8.0安装
下载后直接默认安装，中间时间有点长，大家耐心等待。（若在检测显卡版本时报错，提示你的显卡驱动太新，这就是cuda的版本低了，安装一个高一些的版本，注意cudnn版本也要对应）。
默认安装基本不会出错，路径cuda会自动加入系统环境变量中。
检查是否装好cuda方法：终端输入：nvcc -V 出来正确的版本就是装好了。
2）CuDNN5.1安装
载到C盘根目录，解压到C盘根目录，解压后默认名字为cuda，不要改！！！。然后将cudnn的bin目录加入Path环境中：C:\cuda\bin。同时在系统变量中新建一个cudnn的环境变量路径，（方法：设置→控制面板→系统→查看高级系统设置→环境变量）然后
将
将
将
2.安装Anaconda+tensorflow
1) 下载安装Python 3.5.x 64-bit，要注意版本3.5.x。
2) 下载安装Anaconda；
我下载的是Anaconda4.3.0For Windows 64bit（内置python3.6），下载好了就安装，一直下一步。
1.检查Anaconda是否成功安装：
conda --version2.检测目前安装了哪些环境：
conda info --envs3.检查目前有哪些版本的python可以安装：
conda search --full-name python4.安装不同版本的python并创建tensorflow-gpu环境：打开Anaconda Prompt，进入Anaconda命令行管理界面。配置清华仓库镜，输入指令：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes创建运行环境，输入指令：
conda create -n tensorflow-gpu python=3.6（n=name）新建一个名字叫“tensorflow-gpu”，python版本为3.6的运行环境，此环境与Anaconda中其它环境隔离。红框中的软件包也会随之安装，输入“y“和回车后开始安装。
5.按照提示，激活之：
activate tensorflow-gpu升级pip到最新版，防止稍后的安装时，出现错误（笔者初次在安装tensorflow时，没有更新pip到最新版，导致下载到一半出现错误），输入指令：
python -m pip install --upgrade pipYou are using pip version x.x.x, however version x.x.x is available.
You should consider upgrading via the 'python -m pip install --upgrade pip' command.
直接运行命令：
python -m pip install --upgrade pip安装tensorflow1.7.0及相应依赖包，输入指令：
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu至此，tensorflow的安装完成。
6.确保名叫tensorflow的环境已经被成功添加：
conda info --envs7.检查新环境中的python版本：
python --version8.退出当前环境：
deactivate9.再次进入环境：
activate tensorflow-gpu10.验证
在命令行中，进入python，并输入以下代码：
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
输出：
b’ Hello, TensorFlow!
退出python：
1：输入exit()，回车
2：输入quit()，回车
3：输入ctrl+z，回车
3.opencv的安装
本人用的是opencv3.2版本（版本要在3.4以下）
直接去官网下载就行，为了后续darknet安装方便，在c盘新建一个“open_3.0”的文件夹，将opencv安装到那里面。
这样做是为了不改darknet里的文件路径，自己改容易出错。
装好后把OpenCV的路径加入系统环境变量Path中。
4.安装配置VSCode
第一步安装VSCode了，新版VSCode的默认语言是英语，我们首先将其更改为中文
按快捷键Ctrl+Shift+P（F1）打开命令窗口，搜索>language
然后打开下面这个选项Configure Display Language
第二步是安装VSCode的C/C++插件。
安装方法：
在VSCode中打开扩展窗口 (默认Ctrl+Shift+X) 输入C/C++。找到微软发布的插件安装。
安装C/C++编辑器这里选择的是MSys2，因为Darknet自带了Makefile文件，方便VSCode集成调用。
5.MSYS2安装
第一步，下载MSys2,下载地址http://www.msys2.org/。根据不同电脑选择响应的版本。我的电脑是64位，我选择的是 msys2-x86_64-20190524.exe，默认安装地址C:\msys64。
第二步，配置HOME 环境变量设置Path添加C:\msys64\usr\bin。
第三步，添加镜像站，不考虑网速的同学请跳过。镜像站可以考虑清华大学镜像站或者中科大镜像站。修改msys64\etc\pacman.d 目录下有三个文件的内容：mirrorlist.mingw32 、mirrorlist.mingw64 、mirrorlist.msys。
编辑 /etc/pacman.d/mirrorlist.mingw32为：
##
## 32-bit Mingw-w64 repository mirrorlist
##
## Primary
## msys2.org
## Server = http://repo.msys2.org/mingw/i686
## Server = http://downloads.sourceforge.net/project/msys2/REPOS/MINGW/i686
## Server = http://www2.futureware.at/~nickoe/msys2-mirror/i686/
Server = https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/msys2/mingw/i686编辑 /etc/pacman.d/mirrorlist.mingw64为：
##
## 64-bit Mingw-w64 repository mirrorlist
##
## Primary
## msys2.org
## Server = http://repo.msys2.org/mingw/x86_64
## Server = http://downloads.sourceforge.net/project/msys2/REPOS/MINGW/x86_64
## Server = http://www2.futureware.at/~nickoe/msys2-mirror/x86_64/
Server = https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/msys2/mingw/x86_64编辑 /etc/pacman.d/mirrorlist.msys为：
##
## MSYS2 repository mirrorlist
##
## Primary
## msys2.org
## Server = http://repo.msys2.org/msys/$arch
## Server = http://downloads.sourceforge.net/project/msys2/REPOS/MSYS2/$arch
## Server = http://www2.futureware.at/~nickoe/msys2-mirror/msys/$arch/
Server = https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/msys2/msys/$arch然后执行
pacman -Sy 刷新软件包数据即可。
使用pacman提示无法锁定数据库则删掉之前的文件： /var/lib/pacman/db.lck
第四步，更新核心系统包，打开msys2_shell.cmd就可以启动了。
执行如下命令：
pacman -Syu-Syu提示无法识别归档格式时，执行这个/var/lib/pacman/sync/文件夹删除命令即可解决。
# rm -R /var/lib/pacman/sync/
当执行打印出如下警告信息后
警告：terminate MSYS2 without returning to shell and check for updates again
警告：for example close your terminal window instead of calling exit
关闭MSYS2终端，重新打开，再执行如下命令：
pacman -Su第五步，安装gcc和make：
pacman -S gcc
pacman -S make至此，MSYS2编译和运行环境都搭建好了。
安装后我们测试一下：
make -v显示类似如下内容说明安装成功：
GNU Make 4.2.1
为 x86_64-pc-msys 编译
Copyright (C) 1988-2016 Free Software Foundation, Inc.
许可证：GPLv3+：GNU 通用公共许可证第 3 版或更新版本
本软件是自由软件：您可以自由修改和重新发布它。
在法律允许的范围内没有其他保证。
gcc -v显示类似如下内容说明安装成功：
使用内建 specs。
COLLECT_GCC=gcc
COLLECT_LTO_WRAPPER=/usr/lib/gcc/x86_64-pc-msys/6.3.0/lto-wrapper.exe
目标：x86_64-pc-msys
配置为：/msys_scripts/gcc/src/gcc-6.3.0/configure --build=x86_64-pc-msys --prefix=/usr --libexecdir=/usr/lib --enable-bootstrap --enable-shared --enable-shared-libgcc --enable-static --enable-version-specific-runtime-libs --with-arch=x86-64 --with-tune=generic --disable-multilib --enable-__cxa_atexit --with-dwarf2 --enable-languages=c,c++,fortran,lto --enable-graphite --enable-threads=posix --enable-libatomic --enable-libcilkrts --enable-libgomp --enable-libitm --enable-libquadmath --enable-libquadmath-support --enable-libssp --disable-win32-registry --disable-symvers --with-gnu-ld --with-gnu-as --disable-isl-version-check --enable-checking=release --without-libiconv-prefix --without-libintl-prefix --with-system-zlib --enable-linker-build-id --with-default-libstdcxx-abi=gcc4-compatible
线程模型：posix
gcc 版本 6.3.0 (GCC)
6.darknet安装
下载地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet
将上述的darknet下载下来，位置随便。
修改darknet.vcxproj文件（有GPU的版本）进入
用VScode打开文件夹打开darknet文件夹。
第二步在 VS Code 中打开工具窗口 (默认Ctrl+Shift+P) ，输入 C/C++: Edit Configurations来生成配置文件 ,然后在自动打开的c_c++_properties.json中配置 Include路径等内容 (一般而言自动生成的就是可用的，但是 Windows 下可能需要额外配置 ）
在includepath中加入
,${workspaceFloder}/darknet-master/include上一步结束后，一些 C/C++ 的代码提示等功能应该就可以正常工作了，接下来我们让 VS Code 能处理编译工作。
第三步点击终端→运行任务（Tasks: Configure Task Runner）弹出窗口中选择 Others (这里是假定我们要用 GCC 来编译，如果使用 MSBuild 做这项工作，那么可以直接选择 MSBuild 选项) → 在新打开的tasks.json中配置如下 ：
{
// See https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=733558
// for the documentation about the tasks.json format
"version": "2.0.0",
"tasks": [
{
"label": "build",
"type": "shell",
"command": "make",
"args": [],
"group": "build",
"presentation": {
// Reveal the output only if unrecognized errors occur.
"reveal": "silent"
},
// Use the standard MS compiler pattern to detect errors, warnings and infos
"problemMatcher": "$msCompile"
}
]
}第四步接下来尝试对代码进行调试，进入调试窗口 → 点击调试配置按钮。选择 C++(GDB/LLDB) (如果使用 MSVC 编译，可以选择C++(Windows)) → 此时会生成调试配置文件 launcher.json 。代码如下：
{
// 使用 IntelliSense 了解相关属性。
// 悬停以查看现有属性的描述。
// 欲了解更多信息，请访问: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
"version": "0.2.0",
"configurations": [
{
"name": "(gdb) Launch",
"type": "cppdbg",
"request": "launch",
"program": "${workspaceFolder}/darknet.exe",
"args": ["detect","cfg/yolov3-tiny.cfg", "yolov3-tiny.weights","data/eagle.jpg"],
"stopAtEntry": false,
"cwd": "${workspaceFolder}",
"environment": [],
"externalConsole": true,
"MIMode": "gdb",
"miDebuggerPath": "C:\\msys64\\usr\\bin\\gdb.exe",
"preLaunchTask": "build",
"setupCommands": [
{
"description": "Enable pretty-printing for gdb",
"text": "-enable-pretty-printing",
"ignoreFailures": true
}
]
}
]
}miDebuggerPath是安装gdb的地址。args为启动参数。
在github上下载作者训练好的模型，下载后放在..\darknet-master\build\darknet\x64下，打开该目录，双击darknet_yolo_v3.cmd会出现结果，表明成功编译。
7.paddlepaddle（虚拟机Ubuntu16.04）安装
在终端输入下面命令创建管理员账户，按照提示输入密码。
sudo passwd输入
su进入管理员账号。
先安装vim方便修改文件。
apt install vim -y
安装 pip ，输入下面代码安装pip3。（pip3代表python3的版本 pip代表python的版本）
apt-get install python3-pip -y
使用下面命令验证安装是否成功：
pip3 list
应该会出现很多已经安装的包，但是会有一个更新pip3的提示 ，使用下面的代码更新pip3
pip3 install --upgrade pip
若使用此代码更新失败，则可尝试下列代码
wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
sudo python3 get-pip.py再次输入 pip3 -V验证是否更新到最新版本
应该会出现个bug这个是pip的问题 。
输入下面代码：
vim /usr/bin/pip3
vim的使用方法是：输入 i 进入insert模式。
安装paddlepaddle
pip3 install paddlepaddle
可换国内源，更快嗷
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple paddlepaddle输入下列代码，不报错即安装成功
python3
import paddle