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1. Configuración de la computadora
1.ubuntu16.04
2.anaconda3 + python3.6 + tensorflow1.5 (la versión es demasiado baja)
3.CPU 4GB
2. Configuración del entorno básico
Enlace de instalación oficial de GIthub
No descargué el cuaderno Jupyter
DeepLab depends on the following libraries:
Numpy
Pillow 1.0
tf Slim (which is included in the "tensorflow/models/research/" checkout)
Jupyter notebook
Matplotlib
Tensorflow
3.clon tensorflow / modelos
Clonar los modelos oficiales. Usé anaconda para crear un entorno virtual llamado tensorflow. Tensorflow está instalado en el entorno virtual, así que necesito mover los modelos descargados a / home / hy / anaconda3 / envs / tensorflow / lib / python3. 6 / site-packages / tensorflow (esta es mi ruta de instalación, modificada según las condiciones reales)
git clone https://github.com/tensorflow/models
Agregar bibliotecas dependientes a PYTHONPATH
gedit ~/.bashrc
# From tensorflow/models/research/
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim
source ～/.bashrc
Prueba model_test.py
Todos los archivos filename_test.py en tensorflow / model se utilizan para probar si el entorno requerido por filename.py es correcto.
local_test.sh prueba si todo el deeplab relacionado, el código del conjunto de datos de entrenamiento VOC2012 puede ejecutarse normalmente, el valor predeterminado es la red Xception.
Si el rendimiento de su tarjeta gráfica no es bueno, solo puede usar la CPU, puede usar local_test_mobilenetv2.sh.
cd anaconda3/envs/tensorflow/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/models/research/（没错，目录很长）
python deeplab/model_test.py
Como era de esperar, algo salió mal
ERROR1
importar tensorflow.compat.v1 como tf
ModuleNotFoundError: ningún módulo llamado 'tensorflow.compat'
Puede ser que la versión de tensorflow sea demasiado baja.
Método de solución 1: Actualice tensorflow a 2.0
. Este método de actualización utilizado en Internet no importa si usa
pip install --ignore-installed --upgrade --ignore-installed tensorflow
pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-1.14.0rc0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
Así es como actualizo la versión de tensorflow1.5, correspondiente a python3.6,
solo debería necesitar modificar la versión de tensorflow y la versión de python (el método aún no se ha probado)
Método 2: Use la versión anterior del
enlace de descarga de modelos : https: // pan. baidu.com/s/1X0B4HuRmusWeSO3391xZYw Código de extracción: icua
ubuntu16 parece no poder instalar el disco de red de Baidu, use aria2 para descargar la instalación de ubuntu use aria2 para descargar el contenido del disco de red de Baidu -> Tenga en cuenta que siguiendo el enlace de referencia se producirá un error, simplemente cambie a Escriba un espacio en el D1 del comando que se ejecuta en segundo plano. Pero la descarga aún no se ha realizado correctamente, solo puede ir al sistema de Windows para descargarlo y copiarlo. Si hay un acceso directo, ¡déjeme un mensaje! ! !
Después de la descompresión, lo pongo en un directorio determinado, por ejemplo, lo pongo en anaconda3 / envs / tensorflow / lib / python3.6 / site-packages / tensorflow (no se siente necesario ponerlo en un entorno virtual, de lo contrario cada vez que entro al directorio, Long, lo descubrí solo después de configurarlo).
Luego ejecute model_test.py Tenga en cuenta que si usa anaconda, debe iniciar el entorno virtual antes de ejecutar.
Luego encontré el segundo error
ERROR2
from nets.mobilenet import mobilenet_v2
ModuleNotFoundError: Ningún módulo llamado 'nets'
Referencia de la solución : https://blog.csdn.net/u013249853/article/details/100089276
Ingrese al directorio delgado e ingrese:
python setup.py build
python setup.py install
Finalmente logrado, aparecieron los siguientes resultados:
Hizo 5 pruebas en 16.902 s
OK
-------------------------- 2020.4.13 actualización -------------------- ------------
¡Hit!
Los modelos descargados en el disco de red de Baidu son la versión de tensorflow110 o superior, de todos modos la versión de tensorflow1.5 todavía es demasiado baja, ¡así que creé un entorno virtual e instalé tensorflow1.14!
Por error, ejecuté python setup.py build python setup.py install en el directorio de modelos / investigación para resolver el error de ningún módulo deeplab.