mask r-cnn配置复现

参考：Windows上配置Mask R-CNN及运行示例demo.ipynb - Jukebox808 - 博客园

win10下搭建Mask Rcnn环境详细教程并运行第一个demo程序（包含Anaconda+Tensorflow-gpu+Cuda+cuDnn安装过程及各种坑）_GuoFei_1314的博客-CSDN博客 

前言 查看显卡计算能力和各版本匹配

想要用GPU计算，需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，你要查看你的英伟达显卡是否支持CUDA以及对应的计算能力，最好在3.0以上，作者显卡是GTX950M，计算能力为5.0。
附上网址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

满足条件后就证明你的电脑可以继续下一步了。注意、注意、注意：不要着急马上安装，需要知道版本匹配问题。

  a. Windows环境下不能安装Python2.7版本的tensorflow；
  b. tensorflow、Python、cuda、cudnn必须严格匹配，不然就会出现各种奇奇怪怪的问题；

Linux

Mac

 Windows

keras和tensorflow版本对应

 python 3.6   cuda10.0  cudnn7.6.3  tensorflow-gpu1.13.1  keras 2.2.4

 1 Mask R-CNN环境

　　Mask R-CNN是基于Python3，Keras，TensorFlow。

• Python 3.4+（自行安装，本文为Python 3.6）
• Jupyter Notebook
• TensorFlow>=1.3.0
• Keras>=2.0.8
• numpy、scipy、Pillow、cython、matplotlib、scikit-image、opencv-python、h5py、imgaug、IPython[all]

2为conda设置清华源

打开Anaconda Prompt，输入清华仓库镜像，这样更新会快一些：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes

3 创建虚拟环境

a. 运行win+r，输入cmd，进入命令行模式
b. 创建虚拟环境

conda create --name mrcnn python=3.6

c. 查看虚拟环境

conda info --envs

d. clone代码到移动硬盘m:\code中，代码文件夹名为Mask_RCNN-master

git clone https://github.com/matterport/Mask_RCNN.git

报错： Failed to connect to github.com port 443: Timed

解决：

git config --global http.proxy http://127.0.0.1:1080

git config --global https.proxy http://127.0.0.1:1080

报错： OpenSSL SSL_read: SSL_ERROR_SYSCALL, errno 10054

解决：变https为git

小知识：

我们可以根据所下载文件的容量来设置Postbuffer的数值。例如，将Postbuffer的值设为500M（500×1024×1024），在终端输入命令：

git config --global http.postBuffer 524288000

4 安装tensorflow-gpu版

a. 激活环境

conda activate mrcnn

b. 下载

pip install tensorflow-gpu==1.13.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

务必注意一点，在安装完tensroflow后，由于我们是新创建的conda环境，该环境中基本上是空的，有很多包和IDE并没有安装进来，通过以下命令安装Anaconda基础包。

conda install anaconda

tensorflow卸载

sudo pip uninstall protobuf

sudo pip uninstall tensorflow

5 安装cuda cudnn（我之前已经装过了）

跳过！

6 安装keras

pip install keras==2.2.4  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

7 测试

a. 查看是否使用GPU

python
import tensorflow as tf
tf.test.gpu_device_name()

 import tensorflow as tf报错！（下面）

 b. 查看在使用哪个GPU

from tensorflow.python.client import device_lib
device_lib.list_local_devices()

 c. 查看已安装tensorflow版本

python
import tensorflow as tf
tf.__version__

d. 查看已安装tensorflow安装路径

python
import tensorflow as tf
tf.__path__

e. 确定自己的TensorFlow是CPU还是GPU的版本

import numpy
import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')
b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='b')
c = tf.matmul(a, b)
sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))
print(sess.run(c))

f. 查看keras版本

python
import keras as k
print(k.__version__)

g. 查看tensorflow是否安装成功

import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello')
sess=tf.Session()
print(sess.run(hello))

8 安装requirements中的内容

pip3 install -r requirements.txt

报错：pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', port=443): Read timed out. 

 

9 基于mask rcnn的其他需要安装部分 

a. git安装(已安装，跳过）

b. pycocotools 安装
参考：
https://blog.csdn.net/XCCCCZ/article/details/82725409
https://blog.csdn.net/qq_39622065/article/details/82023317
https://blog.csdn.net/gxiaoyaya/article/details/78363391
https://blog.csdn.net/chixia1785/article/details/80040172
借了一下别人成功的方法：
第一步：去GitHub上下代码的话非常慢，这里给出压缩包：链接：https://pan.baidu.com/s/19RAjr6Y2VwJLIZ_ZT-Bxqg 提取码：i9vo
第二步：解压，命令行进入解压文件目录，执行以下代码：
cd coco/PythonAPI
python setup.py build_ext --inplace

报错：ModuleNotFoundError: No module named 'Cython'（在下面）

第三步：python setup.py build_ext install
经过上面三个步骤，已经安装好了pycocotools到python库了，进入python3命令行就可以直接导入了，执行下面命令不报错，类似下图说明已经安装成功了。

c. 包Shapely安装

用pip命令这个包一般安装不成功，但是又需要，那怎么办？来看下面。
首先，查看你电脑支持的python包后缀（安装python出现is not a supported wheel on this platform解决办法）

import pip._internal
print(pip._internal.pep425tags.get_supported())

然后，去这个网站：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
下载你电脑对应的安装文件，我的是Shapely-1.6.4.post1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
百度网盘资源：https://pan.baidu.com/s/1duGeqwHa0BjeYUIzHIyKiQ 提取码：qz6g
下载完后切换到下载下的路径，再用pip就成功安装。

d. visual c++ 2015 bulid tools安装

百度网盘资源：https://pan.baidu.com/s/1BWS01bydmNQQsJaGrMrVcQ 提取码：clah
默认安装就可以。

e. 如遇到h5py_init_.py:36:错误

h5py 和 numpy 版本冲突，h5py 官方已修复合并到 master 分支，但是还没发新版，在发版之前可以用降级 numpy 的方法跳过这个问题。降级命令如下：

pip install numpy==1.13.3

7.如遇到tensorflow-tensorboard 0.4.0rc3 has requirement bleach==1.5.0, but you’ll have bleach 2.0.0 which is incompatible错误
解决方法：

pip install tensorflow-tensorboard

 

 

问题

1   import tensorflow as tf报错：

D:\anaconda3\envs\mrcnn\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:526: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
D:\anaconda3\envs\mrcnn\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:527: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
D:\anaconda3\envs\mrcnn\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:528: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
D:\anaconda3\envs\mrcnn\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:529: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
D:\anaconda3\envs\mrcnn\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:530: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
D:\anaconda3\envs\mrcnn\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:535: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)])

解决：numpy版本太高，降低其版本 
a. 查看当前版本 

import numpy
numpy.__version__
'1.19.5'

b. 卸载

pip uninstall numpy

 c. 安装低版本

pip install numpy==1.16.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2 报错：ModuleNotFoundError: No module named 'Cython'

pip install Cython