windows下pycharm+anaconda|+tensorflow_gpu+keras的yolov3配置

开发软件版本(重要):
python3.6
tensorflow_gpu=1.14
keras
2.2.5
CUDA10.0
CUDNN
7.4
若想更换版本,建议先查看电脑英伟达显卡版本和驱动,获得支持cuda版本,在支持的版本下去选择tensorflow的版本,然后根据具体tensorflow版本选择相应keras。因为github上面给的yolov3例程用的是tensorflow 1的版本,所以建议选择1.x。

  1. 首先安装配置anaconda,教程很多。
    在anaconda下创建新环境,指定python版本=3.6,因为用到的tensorflow_gpu==1.14,只支持到python3.6。
    因为接下来是cuda和cudnn的安装,参考这里。
    选择10.0的cuda和7.4的cudnn,百度网盘下载连接:
    链接:https://pan.baidu.com/s/1CuWMpKWjq5-N7vIL8ujujg
    提取码:ojb8
  2. 在pycharm中安装tensorflow和keras
    其实也是终端操作,激活对应conda环境,用pip安装。
    这里把源换成了国内的,速度会快一些。安装中经常出现read time out错误,多试几次。
    yolov3的操作参考文章。
    可能会有其他包缺失,例如pillow,matplotlib,安装好就行了。
    安装完后测试在python交互的import tensorflow,import keras,出现过import keras时using theano报错的问题,pip卸载再重装后正常。
pip install tensorflow_gpu==1.14 -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/
pip install keras==2.2.5 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/

配置的重点就是cuda cudnn tensorflow keras版本的对应,测试以上版本没有问题。

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