WIN10配置tensorflow_GPU+ObjectDetection_API（防坑指南）
阿新 • • 發佈：2018-12-10
作為深度學習的小白一名，這段時間用到了TensorFlow中的目標檢測API，嘗試在windows下配置一下環境，遇到了各種坑，大部分坑都是版本問題，希望大家一定注意本文提到的版本，在此記下遇到的坑以及解決的辦法。
電腦配置：WIN10_64位，4代i5，1060
時間：2018.12
- 安裝anaconda
因為是小白，所以選擇了安裝anaconda來搭建python環境。TensorFlow目前只支援python3，所以在官網選擇windows的python3版本。
在安裝過程中有兩點需要注意：第一個勾是是否把Anaconda加入環境變數，這涉及到能否直接在cmd中使用conda等命令，推薦勾選，如果不打勾也可以安裝完成後手動新增；第二個是是否設定Anaconda所帶的Python為系統預設的Python版本，如果電腦中沒有裝其他的python，建議勾選。
- 安裝CUDA和cudnn
本文配置的是TensorFlow_GPU的版本，需要CUDA和cudnn的支援，如果是配置CPU的版本，那麼這一步可以省略。
這裡有一點特別坑的是，安裝的CUDA版本，cudnn版本一定要和安裝的TensorFlow-GPU的版本對應。我是安了又卸，卸了又安了至少四五遍才把版本對應起來。
親測能用的版本對應是：Python3.5—TensorFlow-GPU1.9.0–CUDA9—cudnn7.4
（之前也試過其他可以匹配的版本，但是因為本文需要配置ObjectDetection的API，這個需要至少TensorFlow1.9.0版本以上，所以選擇TensorFlow-GPU1.9.0）
在CUDA官網選擇我們需要的版本。選擇之後預設的download下載的是CUDA10，需要選擇legacy releases選擇CUDA9。還有一點需要注意的是，下載之前一定要確認你的顯示卡是否支援CUDA9。
下載後需要經過漫長的安裝過程，這個跟其他的安裝沒什麼太大區別，安裝過程可能出現螢幕閃爍。
安裝完CUDA後，接下來安裝cudnn。在官網選擇我們需要的7.4版本。
需要註冊賬號登入後才可以下載。下載後是一個壓縮包，解壓壓縮包後，分別將三個資料夾裡的檔案，分別複製到CUDA安裝路徑下對應的資料夾裡。注意不要整個資料夾複製替換，要分別複製資料夾裡的檔案到對應的資料夾下。複製好後，還需要新增cudnn的bin資料夾到系統的環境變數中。 - 安裝TensorFlow
開啟cmd命令列，注意以管理員身份執行，本文所有的在cmd命令列下執行的指令都是在管理員身份執行的前提下，否則有些指令會報錯。
建立TensorFlow環境
conda create -n tensorflow python=3.5
網上有人說TensorFlow對python3.6的版本也支援了，可是我建立的python3.6環境下安裝TensorFlow會出現錯誤導致不成功，所以在此選擇python3.5的版本。-n 後面的tensorflow是建立環境的名字，可以隨意起。
建立後啟用tensorflow環境
activate tensorflow
然後開始安裝tensorflow，如果需要安裝cpu版本，把-gpu去掉就行。
pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow-gpu==1.9.0
測試tensorflow是否安裝成功。在cmd-tensorflow環境下輸入python進入python，依次輸入如下指令，如果沒有報錯就證明安裝成功了。
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
- 安裝ObjectDetection_API