ubuntu16.04配置Mask_Rcnn环境（GPU）及问题解决

1.安装 NVIDIA 、CUDA、CUDNN

2.安装Anaconda、配置TensorFlow-gpu、创建python35环境

3.配置Mask_Rcnn环境 所遇到的问题及解决办法

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1.1 安装 NVIDIA 、CUDA 、CUDNN 

一定要确定与机器对应的版本，如果它们之间版本不一致可能会导致，ubuntu登录页面循环。

NVIDIA 、CUDA 、CUDNN  TensorFlow-gpu 版本匹配网址:  https://tensorflow.google.cn/install/source#linux 

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1.2安装NVIDIA驱动  CUDA  CUDNN

参考https://www.jianshu.com/p/98028ef0c52e

CUDA在安装Installer type 选runfile （其它都安装不成功）   下载的 .run 文件 需要先给执行权限      

                          sudo chmod a+x 需要执行的.run 文件

NVIDIA官网：         https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn

CUDA官网：    https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit

CUDNN下载官网：http://iphil.cc/?p=541

becarefor  to use :    sudo apt autoremove nvidia-cuda-toolkit

查看NVIDIA版本:     nvidia-smi

查看cuda版本:          nvcc --version

  查看cudnn版本:      cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

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1.3 若发生ubuntu登录页面循环

解决办法：卸载 驱动然后再 重新安装

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2.1 安装Anaconda

（1 下载Anaconda）https://www.anaconda.com/download/#linux

（2 安装） 先给文件可执行权限 然后再 进行安装 sudo bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh

（3 环境变量的配置）

2.2 下载 TensorFlow-gpu

从TensorFlow 官网：https://tensorflow.google.cn/install/source#linux  选择 自己需要配置的版本

然后进行 pip install tensorflow--gpu==版本号    版本号可以带小数点 如 1.13.1 同样适合于CUDA 10.0

2.3 配置python3.5环境

在Anaconda创建python环境 ：(格式：conda create -n evnv_name python=python_version)

如： conda create -n py35 python=python3.5

source activate py35  以后每次需要使用此环境时 都需要运行此代码

下面所示图片 是使用清华源安装Mask_Rcnn所需要的 python环境

2.4 使用Anaconda 所创建的python (自己创立的) 环境：

                            source activate Mask_Rcnn

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3.1 配置Mask_Rcnn环境所遇到问题解决办法

（3.1.1）Could not install packages due to an  EnvironmentError: [Errno 13] 权限不够:

                     解决办法：在正常命令下 加上 --user   or   sudo

（3.1.2）更新或者使用 pip （pip3） 19.1.1.1 （10.0.0.0）时出现

                      Traceback (most recent call last):  File “/usr/bin/pip3”, line 9, in from pip import main

解决办法： 

（3.1.3）使用 pip3 安装 matplotlib 出现

            Complete output from command  python setup.py egg_info:  Beginning with Matplotlib 3.1,  Python 3.6 or above is required.  This may be due to an    out of date pip.Make sure you have pip >= 9.0.1.

解决办法更新pip： pip3 install --upgrade pip3  或者 pip install --upgrade pip

（3.1.4）annaconda 换回 默认源：conda config --remove-key channels

参考文档：

 1. Linux下安装配置Tensorflow（GPU版本）

 2. pip 10.0.0 BUG 解决方案Traceback (most recent call last): File "/usr/bin/pip3", line 9, in

3. ubuntu16.04 Mask-RCNN-tf GPU demo测试

4. Ubuntu16.04 + RTX 2080Ti + cuda 10.1 + cudnn 7.5+ pytorch 1.0

5. 安装pytorch （RTX2080 Ti+cuda10.1+cudnn7.5.0）

6. linux使用Anaconda管理多个版本的Python环境