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      win10系统使用Faster-RCNN-TensorFlow-python3-master训练自己的数据集(一)

      首页 知识中心 服务器 文章详情页

      win10系统使用Faster-RCNN-TensorFlow-python3-master训练自己的数据集(一)

      2025-02-14 08:19:53 阅读次数:21

      TensorFlow,安装,版本,虚拟环境

      前言

      本人在win10系统下踩了太多坑,故在此进行归纳总结,光是在win10搭建可以运行的环境就废了很长时间,通过归纳总结,希望以后再遇到此问题时不再彷徨。

      1.环境搭建

      参考链接:Windows +TensorFlow+Faster Rcnn 详细安装步骤(一).

      1)win10下安装TensorFlow

      (1)安装Anaconda

      下载地址:Anaconda.
      下载Anaconda3的各个版本都可,只是在后面安装时需要注意
      本人使用的是Anaconda3-4.2.0windows64的版本,此版本本身使用的就是python3.5。
      当然如果使用的是上方参考链接的版本Anaconda3-5.0.0也可以,下面的操作不影响。
      如果下载的是Anaconda3-5.0.0版本,或者更高版本使用的是python3.6的Anaconda版本在安装时要注意,如下。
      下载完成后双击exe安装,到下面这个界面时,第一个框打钩,把conda添加到环境变量,第二个不勾,如下图,这样就不会更改原本Python默认版本了。
      如果是我使用的版本即Anaconda3-4.2.0windows64,或者更低用的python3.5的,第一个框也是必须勾的,第二个本人也框了。
      安装完成后,在cmd中输入conda,出现以下界面,表示安装成功。
      无论安装后的conda中的python版本是3.6的还是3.5的,此处都需要在conda中新建虚拟环境时选择python版本。

      (2)新建虚拟环境

      在cmd中输入

      conda create -n tensorflow python=3.5
      

      执行完上面的命令后,会创建一个名为tensorflow 的虚拟环境,并在此虚拟环境中安装python3.5的版本。

      之后的所有工作都是在这个环境下完成的,激活虚拟环境,在cmd中使用命令activate tensorflow,关闭虚拟环境,使用命令:deactivate

      (3)选择tensorflow版本

      此处本人和上方的参考链接并不相同,参考链接使用的是GPU版本的(需要有NVIDIA显卡),而因为本人的电脑没有NVIDIA显卡,故此处只能使用CPU版本的tensorflow。若要安装GPU版本具体参考上方参考链接。

      (4)安装TensorFlow

      首先激活虚拟环境tensorflow

      activate tensorflow
      

      激活环境后如下所示,后面的操作和在cmd中操作类似了本人选择的是上方的TensorFlow版本进行安装,故需要在已经激活的虚拟环境中输入

      pip install --upgrade https:///tensorflow/windows/cpu/tensorflow-1.3.0rc0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
      

      回车进行安装
      安装成功后进行检验。

      python
      
      import tensorflow as tf
       
      tf.__version__
       
      tf.__path__
      
      

      结果如下,本人的在import tensorflow as tf后出现了很多警告信息,这些并不影响后面的操作。

      2)安装Faster rcnn框架

      参考链接: Windows 下 TensorFlow 和 Faster rcnn 详细安装步骤(二).

      (1)下载Faster rcnn

      本文选择的Windows Faster rcnn python版本代码为 https:///dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5
      直接进入点击download下载,可能会下载很慢,建议使用迅雷下载外部资源
      本文下载后解压到了D盘,自己可以选择解压路径。

      (2)安装python依赖库

      注意还是要在TensorFlow虚拟环境下安装(如果没有启动虚拟环境,需要先启动activate tensorflow)

      pip install cython
       
      pip install python-opencv
       
      pip install easydict
      
      

      如果在安装python-opencv时失败,提示找不到相关的库,可以换一种安装方式:

      在这个网站上http:///~gohlke/pythonlibs/ 查找OpenCV,如下图,选择python3.5版本的,且与自己电脑系统匹配的安装包下载。
      本人直接将其下载到了faster-rcnn的文件中了,如下
      然后在虚拟环境中使用命令安装:

      pip install D:\AI\Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\opencv_python-4.1.2-cp35-cp35m-win_amd64.whl
      

      (3)编译Faster-RCNN的环境

      1. 修改Faster-RCNN-TensorFlow-Python3\data/coco/PythonAPI/setup.py文件:在第15行加上
      ,
          Extension( 'lib.utils.cython_bbox',
                     sources=['../../../lib/utils/bbox.c','../../../lib/utils/bbox.pyx'],
                     include_dirs = [np.get_include(), '/lib/utils'], 
                     extra_compile_args=[], )
      

      如下图所示
      2. 由于没有bbox.c和blob.py文件。所以要先在cmd中(tensorflow虚拟环境下)使用cd命令到解压后的文件夹下Faster-RCNN-TensorFlow-Python3\lib\utils目录下执行

      cd D:\AI\Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\lib\utils
      
      python setup.py build_ext --inplace
      
      

      生成cython_bbox.c和cython_bbox.pyx,然后将这两个改名为bbox.c和bbox.pyx。如下图所示

      3. 在cmd中(tensorflow虚拟环境下)使用cd命令到解压后的文件夹下…/data/coco/PythonAPI目录下,执行以下代码:

      cd D:\AI\Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master\data\coco\PythonAPI
       
      python setup.py build_ext --inplace
       
      python setup.py build_ext install
      
      1. 执行时如果报错 Unable to find vcvarsall.bat,
        在参考链接中:执行时如果报错 Unable to find vcvarsall.bat,建议安装visual studio 2015,安装时默认的语言是C#和VB,需要把C++也勾上。
        本人的电脑上已经有vs2017(VC15)和vs2013(VC12)了,在执行上述命令时,仍然存在错误,说明需要vc14也就是vs2015的安装环境。实际无需安装vs2015,还有一种方式,参考https:///qq_29592829/article/details/79809546
        直接默认安装VisualCppBuildTools_Full.exe即可

      2. 当再次执行上面的命令时可能出现win10 安装scrapy 出现LINK : fatal error LNK1158: cannot run ‘rc.exe’ 错误
        解决方案:https:///zaishijizhidian/article/details/88694373

      到此,环境算是搭建完了,下一章则进行自己的数据集的训练与测试

      版权声明:本文内容来自第三方投稿或授权转载,原文地址:https://zhaocai-l.blog.csdn.net/article/details/108925702,作者:吾名招财,版权归原作者所有。本网站转在其作品的目的在于传递更多信息,不拥有版权,亦不承担相应法律责任。如因作品内容、版权等问题需要同本网站联系,请发邮件至ctyunbbs@chinatelecom.cn沟通。

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