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Win10+GTX1650显卡下安装Tensorflow-gpu1.14的踩坑过程及训练目标检测模型

作为一个刚接触深度学习的小白，因目标检测的任务需求，在网上查阅了大量前辈写的相关blog，学到了很多东西，最后自己搭建完环境训练了模型。因为搭配环境时踩了很多坑，我将内容整理一下，方便必要时再次查看。

安装tensorflow-gpu前python、cuda、cudnn、vs的版本需要一一对应，否则可能最后会报错。我装的比较新：
anaconda3
python3.7
cuda10.1
cudnn7.6
vs2019
tensorflow-gpu 1.14

安装tensorflow object detection API

1.去anaconda官网，下载完后自带python3.73

2.tensorflow分cpu版和gpu版，cup版相当容易，命令行pip install tensorflow即可，安装的是tensorflow1.14，gpu版相当麻烦，先跳过。

3.安装tensorflow object detection API，先去Github上下载https://github/tensorflow/models

然后安装配置Protobuf，下载地址https://github/protocolbuffers/protobuf/releases

具体的操作参考TensorFlow学习（四）之基于win10实现官方Object Detection API 步骤及出现的坑bug解决办法博主已经写的非常详细了，感谢博主，让我受益匪浅。

4.然后测试一下官方demo，在research\object_detection文件夹下打开jupyter notebook，因为我的版本是tensorflow1.14，我会把下面的注释掉或者4前面加个1。

本文标签： 显卡模型目标过程tensorflow

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