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基于深度学习的实例分割算法研究与应用——环境搭建

程序员文章站 2022-03-30 10:19:31
一.安装python3.6.8链接地址:https://www.python.org/点击Downloads->windows(点击下面对应的型号)选择对应版本和电脑型号点击下载即可:下载成功,双击python-3.6.8-amd64.exe进行安装,注意勾选Add Python3.6 to PATH(这样勾选之后会自动设置python变量,可直接在命令行输入python命令),再点击Install Now。二.安装CUDA和cudnn运行库1、下载并安装CUDA Toolkit 10....

一.安装python3.6.8

链接地址:https://www.python.org/
点击Downloads->windows(点击下面对应的型号)
基于深度学习的实例分割算法研究与应用——环境搭建

选择对应版本和电脑型号点击下载即可:基于深度学习的实例分割算法研究与应用——环境搭建
下载成功,双击python-3.6.8-amd64.exe进行安装,注意勾选Add Python3.6 to PATH(这样勾选之后会自动设置python变量,可直接在命令行输入python命令),再点击Install Now。

二.安装CUDA和cudnn运行库

1、下载并安装CUDA Toolkit 10.0(tensorflow1.15.0基于cuda10.0编译,10.1不兼容)。
链接地址:https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal
基于深度学习的实例分割算法研究与应用——环境搭建
2、下载cudnn7.6.5 for cuda10.0
链接地址:https://developer.nvidia.com/rdp/form/cudnn-download-survey

基于深度学习的实例分割算法研究与应用——环境搭建
下载完成后压缩包名称如下:
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然后将压缩包中的bin、include、lib文件夹分别解压到如下目录:

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib

3、查看cuda环境是否正常
按win+R,在运行窗口中输入cmd将其打开:
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在cmd中输入nvcc -V,有如下显示则表示cuda环境安装成功:
基于深度学习的实例分割算法研究与应用——环境搭建

三.安装Tensorflow、Keras框架

1、更换清华源

  • 在cmd或powerShell输入:
pip install pip -U
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

输入以后发现如下问题:
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  • 原因:这是因为一开始安装python时没有注意勾选Add Python3.6 to PATH再点击Install Now。其问题的本质是:windows的cmd并不能识别pip这个符号(即无法识别这个符号是一个可执行程序),因为windows这里也是类似的,遇到一个字符,先会在默认path路径查询这个符号是不是一个可执行程序,而新安装的python并不在windows的一个默认路径,所以windows在自己的默认路径下查询pip这个符号就查询不到,所以会报这个错误
  • 解决办法:只要将Python文件夹下的Scripts文件夹加入到路径环境变量中即可,添加对应的环境变量的步骤为:右键win的四个方格符号,选择系统->高级系统设置,在里面选择高级一栏,在这一栏点开环境变量->双击系统变量PATH新建输入python的安装路径:C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python36\Scripts即可。
    参考链接:https://blog.csdn.net/qq_15437667/article/details/52465436
    基于深度学习的实例分割算法研究与应用——环境搭建
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    添加成功以后就可以运行了:
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    2、安装tensorflow
pip install tensorflow-gpu==1.15.0

出现如下问题:
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解决办法:

pip install --upgrade pip
pip install --upgrade setupTools
pip install --upgrade incremental

再次安装则显示成功:基于深度学习的实例分割算法研究与应用——环境搭建
3、安装Keras

pip install keras==2.2.5

4、安装其他库

pip install numpy scipy pillow cython matplotlib scikit-image opencv-python h5py imgaug jupyterlab

5、 测试tensorflow及keras环境
使用cmd属入python进入python交互式环境,输入import keras,有如下显示则安装成功:
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本文地址:https://blog.csdn.net/weixin_46027947/article/details/107190011