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这篇文章先记录下所需的安装环境
因为代码看的是基于TensorFlow+Keras的版本,所以这里安装相对应的环境
(操作系统是Windows10 专业版)
第一部分:TensorFlow安装
1、安装Python 3.6.5 64位
进入Python官方网站,找到Downloads页面,找对应的版本,下载安装
具体安装步骤比较简单,网上随便搜下就有
3.6.5版本的python我下载下来后上传到这个地址了:https://download.csdn.net/download/firemonkeycs/13074153
2、升级pip至最新版本,安装virtualenv
打开cmd命令窗口,查看当前python、pip和virtualenv版本,cmd中输入命令:
python --version
pip -V
virtualenv --version
升级pip的命令:pip install --upgrade pip
安装virtualenv的命令:pip install virtualenv
如果使用国内镜像(douban)进行安装和升级,速度会快很多,命令如下:
pip install --upgrade pip -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
pip install virtualenv-i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
安装完成后可以查看python、pip和virtualenv版本,类似下面
C:\Users\USER>python --version
Python 3.6.5
C:\Users\USER>pip -V
pip 20.2.3 from c:\users\user\appdata\local\programs\python\python36\lib\site-packages\pip (python 3.6)
C:\Users\USER>virtualenv --version
virtualenv 20.0.31 from c:\users\user\appdata\local\programs\python\python36\lib\site-packages\virtualenv\__init__.py
3、安装TensorFlow所需相关python包
3.1、最好安装或者更新好其他几个包:numpy,wheel,setuptools,urllib3
如果要先查看安装了哪些包,cmd中输入命令:
pip list
C:\Users\USER>pip list
Package Version
-------------------- ---------
absl-py 0.10.0
appdirs 1.4.4
astor 0.8.1
certifi 2020.6.20
cycler 0.10.0
distlib 0.3.1
filelock 3.0.12
gast 0.2.2
google-pasta 0.2.0
grpcio 1.31.0
h5py 2.10.0
importlib-metadata 1.7.0
importlib-resources 3.0.0
Keras 2.3.1
Keras-Applications 1.0.8
Keras-Preprocessing 1.1.2
kiwisolver 1.2.0
Markdown 3.2.2
matplotlib 3.3.2
numpy 1.19.1
opt-einsum 3.3.0
Pillow 7.2.0
pip 20.2.3
protobuf 3.13.0
pyparsing 2.4.7
python-dateutil 2.8.1
PyYAML 5.3.1
scipy 1.5.2
setuptools 50.3.0
six 1.15.0
tensorboard 1.15.0
tensorflow 1.15.0
tensorflow-estimator 1.15.1
termcolor 1.1.0
urllib3 1.25.10
virtualenv 20.0.31
Werkzeug 1.0.1
wheel 0.35.1
wrapt 1.12.1
zipp 3.1.0
如果要查看某个包具体的版本,还有一种方式
以numpy为例查看版本,打开cmd命令窗口,输入python进入交互界面,输入命令:
import numpy
numpy.__version__或者print(numpy.__version__)
C:\Users\USER>python
Python 3.6.5 (v3.6.5:f59c0932b4, Mar 28 2018, 17:00:18) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy
>>> numpy.__version__
'1.19.1'
3.2、安装Visual C++ Redistributable Update3 for Visual Studio 2015
如果已经安装C++ 2017,可先卸载,再安装C++ 2015,完成后再安装回来C++2017
4、安装Tensorflow 1.15版本(适用于Python3.6.5,不知道Tensorflow2.1.0是否也适用于Python3.6)
打开cmd命令窗口,输入安装命令,这里使用的是阿里云的镜像,速度会快很多
pip install --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ tensorflow==1.15.0
安装过程中提示将以下安装路径加入系统变量Path中,不同机器安装路径不一样:
C:\Users\cmdi-hh\AppData\Roaming\Python\Python36\Scripts
C:\Users\USER\AppData\Local\Programs\Python\Python36
5、测试验证
打开cmd命令窗口,输入python进入交互界面,输入下面两段代码之一运行正常即可
代码(1)——查看tensorflow版本
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)
代码(2)——TensorFlow版本的HelloWorld
hello=tf.constant('Hello,TensorFlow!')
sess=tf.Session()
print(sess.run(hello))
>>> import numpy
>>> numpy.__version__
'1.19.1'
>>> import tensorflow as tf
2020-10-29 21:03:29.426564: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'cudart64_100.dll'; dlerror: cudart64_100.dll not found
2020-10-29 21:03:29.438847: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine.
>>> print(tf.__version__)
1.15.0
>>> hello=tf.constant('Hello,TensorFlow!')
>>> sess=tf.Session()
2020-10-29 21:04:27.150051: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'nvcuda.dll'; dlerror: nvcuda.dll not found
2020-10-29 21:04:27.153995: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:318] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303)
2020-10-29 21:04:27.257908: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:169] retrieving CUDA diagnostic information for host: USER-PC
2020-10-29 21:04:27.262164: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:176] hostname: USER-PC
2020-10-29 21:04:27.277681: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
>>> print(sess.run(hello))
b'Hello,TensorFlow!'
>>>
第二部分:Keras安装
1、pip安装与TensorFlow版本相对应的Keras版本(前提已安装tensorflow1.15)
打开cmd窗口命令
输入pip install keras==2.3.1 (2.3.1为与tensorflow1.15对应的keras版本号)
安装完成
2、测试安装版本
在cmd命令行输入python进入python命令行
输入import keras,会提示Using TensorFlow backend.
输入keras.__version__,会提示版本号'2.3.1'
>>> import keras
Using TensorFlow backend.
>>> keras.__version__
'2.3.1'
>>>
至此TensorFlow及Keras安装完成,后面就可以试试YOLOV3-Keras版本的效果啦