Configuración del entorno SSD-mobilenetv3

1. Prepare models-master (interfaz del modelo básico de tensorflow)

2. Instale tensorflow-gpu y el cudatoolkit y cudnn correspondientes

3. Ingrese al directorio models-master

cd models/? cd models/?

# Ejecute los siguientes comandos en el directorio de investigación

protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.?

Configuración de variables de entorno:

export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/home/Github/models:/home/Github/models/research/slim/"

Windows Nota: Se deben configurar las variables de entorno. Asegúrese de configurar las variables de entorno con los mismos nombres que antes, elimínelas y vuelva a configurar la ruta actual. Si la variable de entorno no se modifica, esta ruta se puede utilizar todo el tiempo.

4. Continúe buscando el archivo setup.py en el directorio research/ y ejecútelo:

# Si no se encuentra setup.py, es posible que esté en research/object_detection/ packages/tf1 Medio

python setup.py build<

python setup.py install

5. Cambie a models-master/research/slim y ejecute el siguiente comando

p>

python setup.py build

python setup.py install

6. Ejecute el archivo model_builder_test.py en models-master/research /object_detection/builders directorio y prueba Después del éxito, no habrá ningún problema con el medio ambiente. (¿Qué más falta?)

5. Agregue la ruta de instalación de cudatoolkit

export CUDA_HOME="/public/home/lh/cuda-10.0"

export PATH="/public/home/lh/cuda-10.0/ bin：$PATH"

export LD_LIBRARY_PATH="/public/home/lh/cuda-10.0/lib64：$LD_LIBRARY_PATH"

6.GLIBC_2.23 "Error resuelto por "GLIBC_2.23 "no encontrado

Cambie la versión de Python y pruebe si tensorflow está disponible

tf.test.is_gpu_available ()

7.SyntaxError: las anotaciones de funciones futuras no están definidas

Solución: verifique el rastreo de su error Parece que está utilizando Python 3.5 o 3.6. /p>

p>

Si es así, el motivo del error es que según PEP-563, la anotación __future__ se puede importar a partir de Python 3.7