《一 》FasteMaskRCNN-master实验代码实现环境需要

首先先说一下系统和设备：不建议在windows下 会出现会多的问题，所以建议在linux系统 之下的Ubuntu

Ubuntu16.04 系统下，显卡是GTX1080Ti，安装anaconda3并创建一个Python2.7的环境下，tensorflow-gpu=1.0.1版本的所需要的包有一下：
tensorflow-gpu=1.0.1或是1.0.0一定要选择这两个版本的  如果是其他的版本会出现很多问题

cython
opencv
pillow
skimage

第一：创建一个Python2.7环境
conda create -n python27 python =2.7
conda 是anaconda的一个安装工具包
conda install 要安装的包

这里的python27是一个名称 后面的python=2.7是对应的python版本为2.7版本
如下图所示：





激活python27这个环境
source activate python27               ————————这个命令是激活环境
source deactivate                              ————————这个命令是关闭环境

激活环境后，这里面要相应的安装上面所需要的包
使用conda 或者是pip 工具都行  ， 这里我使用的是conda 来安装

安装tensorflow-gpu版本

这里有一个可以查看版本的命令：

anaconda search -t conda tensorflow-gpu



找到tensorflow-gpu=1.0.1的版本
然后使用anaconda show jjhelmus/tensorflow-gpu



对应通道 anaconda show jjhelmus/tensorflow-gpu



然后运行conda install --channel https://conda.anaconda.org/jjhelmus tensorflow-gpu=1.0.1



可以看到相应的cuda 版本和cudnn的版本信息

下载的时候可能网速不是很好  一次不行  两次多次下载最终done

然后就是安装相应的包
conda install cython
conda install pillow
conda install skimage
conda install opencv
这里的opencv 不是很好下载
于是使用wget
wget -O opencv.zip https://github.com/Itseez/opencv/archive/3.2.0.zip 先把opencv下载,下载后在
conda install opencv3-3.1.0-py27_0.tar.bz2



conda install pillow



conda install skimage 不行  对应使用下来的命令：如下图



环境搭建好了，接下来我们可以查看安装的包有哪些使用conda list 或者pip list ，另外可以使用ipython来检测有没有安装好环境
这里要安装ipython
conda install ipython



接下来我们检测安装的包是否成功



所有的环境配置配置好了 就下来就要在实验代码里修改一下内容了， 在这里注意的是tensorflow一定是1.0.1和1.0.0的版本 为什么要这两个其他的版本可能初始tensor value 不一样 会出现错 （我之前走的很多的弯路，最终还是换成了1.0.1的版本）。
下一篇我将介绍maskRCNN的实验内容存在的问题。

《二》FasteMaskRCNN-master实验代码实现