tensorflow-gpu
TensorFlow-GPU 在 Windows 10 上的使用 TensorFlow-GPU 是一个基于 GPU 的深度学习框架,旨在使用 Windows 10 平台进行对象检测分类器的训练。下面是使用 TensorFlow-GPU 训练多个对象的对象检测分类器的详细步骤。 1. 安装 TensorFlow-GPU 在安装 TensorFlow-GPU 之前,需要先下载并安装 CUDA v9.0 和 cuDNN v7.0,以确保版本对应。然后,创建一个名为“tensorflow1”的文件夹,并将其设置为工作目录。此工作目录将包含完整的 TensorFlow 对象检测框架,以及您的训练图像、训练数据、训练有素的分类器、配置文件以及对象检测分类器所需的所有内容。 2. 设置环境变量 设置环境变量是为了确保 TensorFlow-GPU 正确地安装和运行。在 GitHub 上下载 TensorFlow 对象检测 API 存储库,并将其解压缩到工作目录中。然后,下载 Faster-RCNN-Inception-V2 模型,并将其解压缩到工作目录中。 3. 创建虚拟环境 创建一个名为“tensorflow1”的虚拟环境,以便隔离 Python 环境。使用 conda create 命令创建虚拟环境,并使用 activate 命令激活环境。 4. 安装 TensorFlow-GPU 在虚拟环境中安装 TensorFlow-GPU 使用 pip install 命令安装 TensorFlow-GPU,并使用 --ignore-installed 和 --upgrade 选项来确保安装最新版本的 TensorFlow-GPU。 5. 安装其他必需的包 安装其他必需的包,如 protobuf、pillow、lxml、Cython、jupyter 和 matplotlib,以确保 TensorFlow-GPU 正确地运行。 6. 配置 PYTHONPATH 环境变量 配置 PYTHONPATH 环境变量,以便 TensorFlow-GPU 能够正确地找到 Python 库。使用 cd 命令切换到工作目录,并使用 set 命令设置 PYTHONPATH 环境变量。 知识点: * TensorFlow-GPU 是一个基于 GPU 的深度学习框架,旨在使用 Windows 10 平台进行对象检测分类器的训练。 * 在安装 TensorFlow-GPU 之前,需要先下载并安装 CUDA v9.0 和 cuDNN v7.0,以确保版本对应。 * 设置环境变量是为了确保 TensorFlow-GPU 正确地安装和运行。 * 创建虚拟环境可以隔离 Python 环境,并确保 TensorFlow-GPU 正确地运行。 * 安装其他必需的包可以确保 TensorFlow-GPU 正确地运行。 * 配置 PYTHONPATH 环境变量可以确保 TensorFlow-GPU 能够正确地找到 Python 库。 使用 TensorFlow-GPU 训练多个对象的对象检测分类器需要安装 TensorFlow-GPU、设置环境变量、创建虚拟环境、安装其他必需的包和配置 PYTHONPATH 环境变量。