Miniconda
Tensorflow 1.0
Numpy
Opencv 3
Python3.6
cython
...
1．首先是：MiniConda 作为一款环境控制软件，miniconda 是非常优秀的， 为什么要控制环境呢？ 因为目前所有的tensorflow的应用都对版本非常非常的敏感。 一个版本控制系统几乎是必备的。
那么下面是Miniconda的安装过程。
首先打开你的terminal
输入如下信息：
cd
对应64位系统：
wget -c http://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh
对应32位系统：
wget -c http://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda-latest-Linux-x86.sh现在我说64位的安装方法
chmod +x Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh./Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh然后是读Miniconda的介绍和用户条款
Enter
然后按Q 跳过
之后输入yes
Do you approve the license terms? [yes|no][no] >>> yes之后miniconda会问你装在哪个路径， 直接Enter 是默认路径。
之后等待安装 然后再去确认路径
你应该看到以下内容：
PREFIX=/home/<your_username>/minicondainstalling: python-2.7.9-3 ...installing: conda-env-2.1.4-py27_0 ...installing: openssl-1.0.1k-1 ...installing: pycosat-0.6.1-py27_0 ...installing: pyyaml-3.11-py27_0 ...installing: readline-6.2-2 ...installing: requests-2.6.0-py27_0 ...installing: sqlite-3.8.4.1-1 ...installing: system-5.8-2 ...installing: tk-8.5.18-0 ...installing: yaml-0.1.4-0 ...installing: zlib-1.2.8-0 ...installing: conda-3.10.1-py27_0 ...Python 2.7.9 :: Continuum Analytics, Inc.creating default environment...installation finished.Do you wish the installer to prepend the Miniconda install locationto PATH in your /home/<your_username>/.bashrc ? [yes|no][no] >>>输入 yes
最好需要重启Terminal就OK了。
如何确认安装成功了呢。
在新的Terminal里面输入
Conda
你应该看到
$ condausage: conda [-h] [-V] command ... conda is a tool for managing and deploying applications, environments andpackages. positional arguments: [...]如果看到这样的回复 就成功了。
之后要用conda来配置一个新的环境。
创建新的环境：
（把下面代码中的NAME换成自己起的名字。 ）
conda create -n NAME python=3.6
启动刚刚创建的环境
source activate NAME
安装需要的工具：
conda install tensorflow cython numpy
conda config --add channels conda-forge
conda install opencv
oK 环境搭建完成了！
2.现在要去GitHub取东西了。 确认你的电脑有git. 如果没有 那就直接去网页下载 然后cd到那里就行。
Git clone https://github.com/thtrieu/darkflow
CD 到下载好的darkflow.
然后输入：
python3 setup.py build_ext –inplace
之后输入
Pip install -e .
最后
Pip install .
这样flow这个功能就永久添加到系统了
那么如何使用这个神经网络呢？ 最简单的就算用别人训练好的weight来玩了
在这里下载weight: https://pjreddie.com/darknet/yolo/
下载好的weight放到 darkflow/bin这个文件架里面。用配套的cfg来运行就可以了。
下面是例子
flow --imgdir sample_img/ --model cfg/tiny-yolo.cfg --load bin/tiny-yolo.weights --gpu 1.0这个例子就是 选择sample_img里的文件，用tiny-yolo.cfg 和tiny-yolo.weights来识别，同时 用100%的gpu来运行。
运行之后 就可以在sample文件夹里看到结果了。
更多用法请参照GitHub页面的介绍。
第一次写安装教程 不是很完善 欢迎大家提问。
欢迎大神来交流。
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Billkiller6 2018-2-12 23:43
238112554_qq 2018-2-8 09:10
Evan.i 2018-2-6 09:10
Billkiller6 2018-2-5 23:45
cooldog123pp_491312405 2018-2-5 15:00
Evan.i 2018-2-5 08:40
Billkiller6 2018-2-3 14:41