win10系统使用Faster-RCNN-TensorFlow-python3-master训练自己的数据集（一）
环境搭建
- 前言
- 1.环境搭建
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- 1）win10下安装TensorFlow
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- （1）安装Anaconda
- （2）新建虚拟环境
- （3）选择tensorflow版本
- （4）安装TensorFlow
- 2）安装Faster rcnn框架
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- （1）下载Faster rcnn
- （2）安装python依赖库
- （3）编译Faster-RCNN的环境
前言
本人在win10系统下踩了太多坑，故在此进行归纳总结，光是在win10搭建可以运行的环境就废了很长时间，通过归纳总结，希望以后再遇到此问题时不再彷徨。
1.环境搭建
参考链接：Windows +TensorFlow+Faster Rcnn 详细安装步骤（一）.
1）win10下安装TensorFlow
（1）安装Anaconda
下载地址：Anaconda.
下载Anaconda3的各个版本都可，只是在后面安装时需要注意
本人使用的是Anaconda3-4.2.0windows64的版本，此版本本身使用的就是python3.5。
当然如果使用的是上方参考链接的版本Anaconda3-5.0.0也可以，下面的操作不影响。
如果下载的是Anaconda3-5.0.0版本，或者更高版本使用的是python3.6的Anaconda版本在安装时要注意，如下。
下载完成后双击exe安装，到下面这个界面时，第一个框打钩，把conda添加到环境变量，第二个不勾，如下图，这样就不会更改原本Python默认版本了。
如果是我使用的版本即Anaconda3-4.2.0windows64，或者更低用的python3.5的，第一个框也是必须勾的，第二个本人也框了。
安装完成后，在cmd中输入conda，出现以下界面，表示安装成功。
无论安装后的conda中的python版本是3.6的还是3.5的，此处都需要在conda中新建虚拟环境时选择python版本。
（2）新建虚拟环境
在cmd中输入
conda create -n tensorflow python=3.5
执行完上面的命令后，会创建一个名为tensorflow 的虚拟环境，并在此虚拟环境中安装python3.5的版本。
之后的所有工作都是在这个环境下完成的，激活虚拟环境，在cmd中使用命令activate tensorflow，关闭虚拟环境，使用命令：deactivate
（3）选择tensorflow版本
此处本人和上方的参考链接并不相同，参考链接使用的是GPU版本的（需要有NVIDIA显卡），而因为本人的电脑没有NVIDIA显卡，故此处只能使用CPU版本的tensorflow。若要安装GPU版本具体参考上方参考链接。
（4）安装TensorFlow
首先激活虚拟环境tensorflow
activate tensorflow
激活环境后如下所示，后面的操作和在cmd中操作类似了
在网址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/
中如下
本人选择的是上方的TensorFlow版本进行安装，故需要在已经激活的虚拟环境中输入
pip install --upgrade https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.3.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
回车进行安装
安装成功后进行检验。
python
import tensorflow as tf
tf.__version__
tf.__path__
结果如下，本人的在import tensorflow as tf后出现了很多警告信息，这些并不影响后面的操作。
2）安装Faster rcnn框架
参考链接： Windows 下 TensorFlow 和 Faster rcnn 详细安装步骤（二）.
（1）下载Faster rcnn
本文选择的Windows Faster rcnn python版本代码为 https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5
直接进入点击download下载，可能会下载很慢，建议使用迅雷下载外部资源
本文下载后解压到了D盘，自己可以选择解压路径。
（2）安装python依赖库
注意还是要在TensorFlow虚拟环境下安装（如果没有启动虚拟环境，需要先启动activate tensorflow）
pip install cython
pip install python-opencv
pip install easydict
如果在安装python-opencv时失败，提示找不到相关的库，可以换一种安装方式：
在这个网站上http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 查找OpenCV，如下图，选择python3.5版本的，且与自己电脑系统匹配的安装包下载。
本人直接将其下载到了faster-rcnn的文件中了，如下
然后在虚拟环境中使用命令安装：
pip install D:\AI\Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\opencv_python-4.1.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl
（3）编译Faster-RCNN的环境
- 修改Faster-RCNN-TensorFlow-Python3\data/coco/PythonAPI/setup.py文件：在第15行加上
,
Extension( 'lib.utils.cython_bbox',
sources=['../../../lib/utils/bbox.c','../../../lib/utils/bbox.pyx'],
include_dirs = [np.get_include(), '/lib/utils'],
extra_compile_args=[], )
如下图所示：
2. 由于没有bbox.c和blob.py文件。所以要先在cmd中（tensorflow虚拟环境下）使用cd命令到解压后的文件夹下Faster-RCNN-TensorFlow-Python3\lib\utils目录下执行
cd D:\AI\Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\lib\utils
python setup.py build_ext --inplace
生成cython_bbox.c和cython_bbox.pyx，然后将这两个改名为bbox.c和bbox.pyx。如下图所示
3. 在cmd中（tensorflow虚拟环境下）使用cd命令到解压后的文件夹下…/data/coco/PythonAPI目录下，执行以下代码：
cd D:\AI\Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\data\coco\PythonAPI
python setup.py build_ext --inplace
python setup.py build_ext install
-
执行时如果报错 Unable to find vcvarsall.bat，
在参考链接中：执行时如果报错 Unable to find vcvarsall.bat，建议安装visual studio 2015，安装时默认的语言是C#和VB，需要把C++也勾上。
本人的电脑上已经有vs2017（VC15）和vs2013(VC12)了，在执行上述命令时，仍然存在错误，说明需要vc14也就是vs2015的安装环境。实际无需安装vs2015，还有一种方式，参考https://blog.csdn.net/qq_29592829/article/details/79809546
直接默认安装VisualCppBuildTools_Full.exe即可 -
当再次执行上面的命令时可能出现win10 安装scrapy 出现LINK : fatal error LNK1158: cannot run ‘rc.exe’ 错误
解决方案：https://blog.csdn.net/zaishijizhidian/article/details/88694373
到此，环境算是搭建完了，下一章则进行自己的数据集的训练与测试