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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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