基于深度学习的实例分割算法研究与应用——环境搭建

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 10.0(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

2、下载cudnn7.6.5 for cuda10.0
链接地址：https://developer.nvidia.com/rdp/form/cudnn-download-survey

下载完成后压缩包名称如下：

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：

在cmd中输入nvcc -V，有如下显示则表示cuda环境安装成功：

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：

• 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
  
  
  添加成功以后就可以运行了：
  
  
  2、安装tensorflow

pip install tensorflow-gpu==1.15.0

出现如下问题：

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：
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：

本文地址：https://blog.csdn.net/weixin_46027947/article/details/107190011