1、安裝顯卡驅動：根據自己電腦的顯卡下載適合的顯卡驅動
2、安裝CUDA8.0
安裝完成後查看cuda版本： 在命令行輸入nvcc -V
3、安裝cudnn v6.0
將該文件夾下的cuda文件夾下對應的文件目錄拷貝到第一步安裝的CUDA 文件目錄
4、安裝Anaconda3 4.2.0 (對應python3.5)
備註：環境變量一般會自動添加
5、tensorflow-gpu 版本tensorflow-gpu-1,3,0.0rc0
6、安裝其他依賴的package：可以直接pipinstall ****
①protobuf-3.5.1
②tensorflow-tensorboard-0.1.8
③html5lib-0.9999999
④markdown>=2.6.8
⑥bleach-1.5.0
⑦升級pip版本至 pip-9.0.1：python-m pip install --upgrade pip
備註：python的一些模塊的下載地址：https://pypi.python.org/pypi
6、安裝python的其他依賴cython, python-opencv, easydict
7、下載faster-rcnn:
https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5
解壓後：
①到目錄./data/coco/PythonAPI下，在命令行輸入：pythonsetup.py build_ext –inplace
②到目錄./data/coco/PythonAPI下，在命令行輸入：pythonsetup.py build_ext install
備註：可以下載Pretrain-model的地址:
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/slim#pre-trained-models
③訓練數據存放格式：數據存放目錄：data/VOCDevkit2007/VOC2007
Annotations文件夾放XML標註文件
ImageSets文件夾有個Main文件夾，放test.txt和trainval.txt
JPEGImages文件夾放所有的訓練數據
8、開始訓練：在命令行python train.py
9、配置過程中可能出現出現錯誤：
①numpy版本升級
②opencv與python版本對應問題（原本VS版本是2013， 可能要換成2015）
③在開始訓練時出現錯誤：
ImportError: No module named '_pywrap_tensorlfow_internal
檢查環境變量，cuda\bin沒有在環境變量path裏，將.\CUDA\bin 加入到環境變量path。在裝cuda時 就有提示了。 需要安裝後自己改下路徑（把路徑縮短），再手動加入環境變量