windows7 + python3.6 + TensorFlow實現FCN
隨記：新的工作開始研究基於深度學習的影象分割了，在入職之前自己先看了一下影象分割方面的論文和視訊，在自己動手訓練樣本的時候，由於剛開始接觸python 和TensorFlow，以至於出現了很多小問題，如今相關的工程總算是跑起來了，為了給自己留下筆記，供以後參考，現整理一下，也歡迎大家翻閱，提出寶貴意見。
正題開始
該文章旨在介紹windows7 如何利用tesnforflow來實現全卷積神經網路FCN的訓練和測試。
準備工作
安裝工具：python3.6、cuda、cudnn、TensorFlow1.7、git、matplotlib、numpy+mkl、 pillow、scipy、
由於本人電腦安裝的是python3.6、 TensorFlow1.7 所以在此直接當做執行樣本來使用，其它的工具，去連結出下載最新版本的安裝就可以（前提是版本要適配系統哈）。關於安裝這一塊，本人即將整理一個完整的博文來介紹自己的安裝過程，也會提供自己安裝工具的網盤地址，以便有些網站打不開的的童鞋下載使用。好了，言歸正傳，開始
https://github.com/shekkizh/FCN.tensorflow.git
https://github.com/shekkizh/FCN.tensorflow.git
首先非常感謝創作該原始碼的，無私的共享自己的勞動成果供大家一起學習研究，也希望深度學習的小夥伴們在自己的工作和學習當中，積極貢獻自己的小力量，為人工智慧事業添磚加瓦，扯遠了哈，立馬回來。
上面的原始碼地址，是作者github上的原始碼地址，裡面沒有包含訓練所需要的資料，我自己即將整理後的完整專案檔案在網盤裡面有備份，不嫌檔案大的小夥伴可以去網盤地址下載（下載後，在以上工具安裝都正確的情況下，可以直接執行）
操作說明：
操作起來很簡單，訓練的時候，只需要執行python FCN.py 就可以了，當然在資料預處理階段，你的機器不行的話，可能會慢到讓你懷疑出錯了，不要擔心，只要python不閃退或者不出現紅色的error提示，你就耐心的等著就行。
原作者是在12GB TitanX進行的training 用時大概是6-7個小時，我的機器是GTX770（很老的一款了，視訊記憶體4G，跑起來有點吃力了，迭代4000次 大概花了半小時的時間，作者是100001次迭代，現在我的機器還在吃力的訓練著，我才有時間來整理文件）
問題集錦
1、執行原始碼地址現在的專案，會有兩個檔案要下載：
以上兩個資料夾Model_zoo和Data_zoo原始碼專案裡是沒有的，需要線上下載，有可能會很慢哈，所以在網盤地址裡面打包的原始碼，直接都封裝到一起了，方便使用。
2、這個問題搞了我一下午，就是執行到sess.run（）時，python直接報錯，閃退
這個時候，觀察CPU和GPU，發現GPU記憶體已經被爆掉了，一開始以為是視訊記憶體太小了，就加了抑制視訊記憶體的方式，發現還是不行，會視訊記憶體溢位，在網上也只找到了同樣問題的提問，但是沒有找到答案，在指令碼除錯的時候，發現問題出現在cuda上，準確的說是cudnn上，不過，這個問題出現的概率因人而異，還是把解決方案放出來吧，我電腦一開始安裝的cuda9.0 + cudnn7.1,cuda目前已經出了9.1了，但是TendowFlow最新的版本（截止發稿）不支援9.1 我就安裝了9.0發現可以，cudnn當時也是安裝的最新的版本，但是問題2報錯的日誌顯示，程式碼執行需要的cudnn環境是7.0,於是我就又去下載了cudnn7.0,覆蓋7.1，哦了可以正常訓練了
3、在TensorFlow裡面，經常會涉及到網址和檔案目錄的拼寫，兩者的分隔符是完全不一樣的，比如網址的分隔符為'/',本地檔案目錄的分隔符為'\',注意不要混淆，否則會出現連結錯誤和找不到檔案的錯誤，
4、OOM when allocating tensor with shape[4096,512,7,7] and type float o/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc……
出現上述問題是因為視訊記憶體不夠， batch_size太大，記憶體不夠造成的，可以先排查一下有沒有其他程式在佔用視訊記憶體，然後考慮降低batch_size 的值
總結:
從安裝TensorFlow開始到成功訓練FCN模型，期間還出現了一些其它的小問題，但是當時時間比較緊湊，就沒有來的及記錄問題，要是哪位朋友在執行的時候遇到了新的問題，歡迎留言交流討論，總之深度學習自己也是剛入門的小白，希望在接下來的幾年裡，自己能夠在深度學習的某一個領域學習、成長並深耕下去。