window 安装 mnv

### 安装MNv(MobileNetV2 with DeepLabV3)于Windows系统的指南

#### 准备工作
为了确保顺利安装MobileNetV2搭配DeepLabV3模型，在开始之前需确认已准备好如下组件：

- Python 3.x 版本及其pip工具已经正确安装。
- 已经设置好Anaconda环境，这有助于管理依赖包和创建独立的工作空间。

#### 创建虚拟环境并激活
建议先建立一个新的Python虚拟环境来隔离项目所需的库文件。通过命令行输入以下指令完成此操作：

conda create -n deeplab_env python=3.9
conda activate deeplab_env

#### 安装必要的软件包
进入新创建的环境中后，接着要安装一系列必需的Python库。可以利用`requirements.txt`文件简化这一流程，其中列出了所有需要预先加载的模块名称与版本号。如果缺少该文件，则可以通过逐条执行下列命令来进行手动安装[^3]:

pip install tensorflow==2.10.0
pip install tf-slim pillow matplotlib opencv-python h5py imgaug scikit-image scipy numpy

#### 下载预训练模型权重
前往官方GitHub仓库获取最新的源码副本，并从中提取出用于语义分割任务经过充分调优后的网络参数。通常情况下，这些资源会被打包成`.tar.gz`压缩格式存放在release页面下供用户下载使用。

#### 配置环境变量
对于某些特定功能的支持可能还需要额外配置一些系统级别的环境变量。例如，当涉及到GPU加速计算时，应当指明CUDA及cuDNN的具体位置以便TensorFlow能够识别硬件设备。不过针对仅限CPU运算的需求而言，这部分设定并非强制性的。

#### 编译C++接口（可选）
假如计划将上述深度学习框架集成到原生应用程序当中去的话，那么最后一步便是编译对应的API接口代码片段了。由于具体实现细节取决于目标平台特性以及个人偏好等因素的影响，因此这里不做过多展开讨论。有兴趣深入了解的朋友不妨参阅相关文档资料获得更详尽的帮助信息。