win10+python3.6+tensorflow-gpu+FasterRCNN环境搭建及运行

小白，第一次搭这个环境，花了很长时间，先是搭的cpu版本的，后来又尝试了gpu版本的，中间也有各种错误，这篇文章是tensorflow-gpu的，其实我觉得差不多，记录一下大致过程~~

代码

用的是这个代码： https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3

环境配置

cuda

首先要注意显卡驱动和cuda的版本要对应

我装的是10.0的版本
附上链接： https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive

下完之后运行exe文件进行安装就可以了，具体每一步是怎么样的也可以搜一下其他教程

cudnn

地址： https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

要登陆，然后自己选择要安装的版本，我装的是7.4.2 for cuda10.0的那一个
下载后解压得到几个文件夹，将文件夹里面的内容对应复制到cuda对应的文件夹下

anaconda

地址： https://www.anaconda.com/distribution/
我下载的anaconda 自带的python是3.7的，可以之后自己创建一个新的基于python3.6的环境

打开anaconda prompt

依次输入：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
conda create -n tensorflow python=3.6 // 新建一个名为tensorflow的python为3.6的虚拟环境

输入：
activate tensorflow // 激活环境

输入：
pip install tensorflow-gpu==1.13.1 //安装指定版本的tensorflow-gpu

输入：
conda list // 查看当前环境下的包及对应的版本

pycharm

地址： http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows


选择anaconda安装目录下刚刚命名的虚拟环境下的python.exe

导入代码

根据readme文件一步步执行即可

前面几步就不说了，第四步的时候可能会出现以下问题，应该是缺少vc++的编译环境，

我的解决方案：
https://github.com/philferriere/cocoapi

下载exe文件后安装

下载数据

按照第5步的github里面的步骤执行

下载训练好的vgg16

并将下载好的vgg16文件解压，更名为vgg16.ckpt，放入该新建的文件夹中

运行train.py

然后就可以在pycharm里面运行train.py了，默认迭代次数是40000，每5000次保存一次模型，如果觉得训练时间太长，只是想看一下最后的效果，可以修改默认值。

保存的模型在…\default\voc_2007_trainval\default文件夹下，对应四个文件

运行train.py的时候出现问题：

然后查到说tensorflow1.13.1要求tensorflow-estimator版本在13.0到14.0之间，因为我之前有试过tf2.1.0，所以tensorflow-estimator也是2.1.0的，然后换版本 pip install tensorflow-estimator==1.13.0

运行demo.py

直接运行，报错

1、首先把demo.py Parse_args()函数的default改成vgg16，原先是res101

2、再把demo.py中最开始的NETS中的vgg16_faster_rcnn_iter_70000.ckpt改成vgg16.ckpt，这个是因为我并没有训练那么多次得到这个模型

3、之后在根目录下根据提示新建./output/vgg16/voc_2007_trainval+voc_2012_trainval/default/文件夹

4、把模型训练好以后生成的default文件夹下（这个： …\default\voc_2007_trainval\default）的这四个文件copy到刚刚新建的文件夹下，然后就可以运行啦~~

运行结果差不多就是这样的：

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大致过程应该是这样，这是跑完之后再总结写的，可能有遗漏的地方…

一开始配置GPU版本的时候，同学那里有cuda10.2的安装包我就直接用了，但是后面安装tensorflow-gpu==1.13.1后，运行的时候一直出问题，除非安装 tf 2.0，但是代码又是1.x的版本，不知道是不是因为这个原因不匹配，后来换成cuda10.0的就好了