U-net的环境配置(使用Tensorflow)
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2022-04-07 13:55:58
U-net的环境配置一、跑U-net代码需安装下列软件和模块:1、软件:CUDA9.0cuDNN7(只需跟cuda9.0对应就行)AnacondaPycharm(集成开发环境)2、模块:TensorFlow-gpu 1.9keras 2.2.0numpy 1.16(安装最新版的话可能会不兼容,故选了1.16版本)scikit-imageh5py二、安装过程:关于软件的安装,可自行百度,下面主要介绍如何创建环境以及安装模块:1、在Anaconda Prompt创建虚拟环境(本代码...
U-net的环境配置(使用Tensorflow)
一、跑U-net代码需安装下列软件和模块:
1、软件:
CUDA9.0
cuDNN7(只需跟cuda9.0对应就行)
Anaconda
Pycharm(集成开发环境)
2、模块:
TensorFlow-gpu 1.9
keras 2.2.0
numpy 1.16(安装最新版的话可能会不兼容,故选了1.16版本)
scikit-image
h5py
二、安装过程:
关于软件的安装,可自行百度,下面主要介绍如何创建环境以及安装模块:
1、在Anaconda Prompt创建虚拟环境(本代码最高兼容到python3.5):
conda create -n Unet python=3.5
2、激活环境:
conda activate Unet
3、依次输入以下指令:
pip install tensorflow-gpu==1.9
pip install keras==2.2.0
pip install scikit-image
pip install numpy==1.16
pip install h5py
4、查看各个模块的版本:
在该环境的命令行下,输入python运行该程序。然后import需要的模块名,输入print(模块名.__version__) 便可显示版本,最后输入exit()退出该程序即可。
5、Pycharm配置:
左上角File --> Settings --> Project:你的工程名 --> Project Interpreter --> 点右上角的螺帽,选add --> 选择Existing environment --> 把该虚拟环境下安装的python.exe加入到路径中。
注:创建的虚拟环境一般在anaconda文件里的envs目录下。
最后附上代码地址:https://github.com/zhixuhao/unet
本文地址:https://blog.csdn.net/weixin_44045119/article/details/109944795
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