初衷

先前配置環境比較費時間，而且一直堅信配置環境是一個玄學問題； 換了筆記本重新配置，沒有求誰保佑，就OK了。 這裡大概記錄流程。

CPU版本

• 1、安裝python；
• 2、pip安裝tensorflow；
• 3、API下載及解壓；
• 4、proto檔案編譯；
• 5、cocotools安裝，期間似乎需要Cpython安裝；
• 6、初次報錯，類似那個變數沒有迭代器，找到相應檔案修改即可。

注意：vs最好是2015版，不過2013沒報錯。

GPU版本

• 1、安裝CUDA；
• 2、下載Cudnn，需要注意的是，版本和CUDA對應，下載後，將對應檔案複製在CUDA相應資料夾裡即可；
• 3、其餘的和CPU版本相同。

LableImage安裝

該檔案用於深度學習中打標籤，很方便。

• 1、安裝annconda（先前安裝最好，像我這種先前有python，後來安裝ana，就會存在衝突啥，兩個版本同時用也可以，但我解除安裝了先前的）；
• 2、安裝PyQt、安裝PyQt_tools，安裝lxml；
• 3、下載LableImage並編譯檔案，執行介面就會開啟。

編譯指令：pyrcc5 -o resources.py resources.qrc

這裡5表示那個qt版本，看自己裝的是幾，保持一致就可以。

注意：重灌ana後，python版本可能改變，API中的檔案需要重新編譯。