由於最近剛看了rcnn，faster_rcnn,mask_rcnn的原文，想着做一下實驗，所以就如題，在ubuntu下安裝TensorFlow的目標識別API！！！！在此之前很少用Ubuntu，所以犯的錯很齊全
環境配置參考博客鏈接
對象檢測API參考的博客
主要參照上面的兩個博客進行，但是當然會有一些突發問題，補充整理在下。
環境配置
python3、cuda9.0、cudnn7.1.3、TensorFlow-gpu==1.9
確定硬件軟件版本信息
1 gcc --version 查看GCC版本號 gcc (Ubuntu 7.0 -4ubuntu8) 7.0
2 g++ --version 查看G++版本號 g++ (Ubuntu 7.0-4ubuntu8) 7.0
3 nvidia-smi
如果nvidia-smi命令語句報錯 裝nvidia驅動！ 我裝的是nvidia-390
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt update
sudo apt install nvidia-390
然後再次測試nvidia-smi，則會看到相應的版本信息！！！
gcc/g++降級 4.8（ubuntu16默認安裝7.0版本）
4 sudo apt-get install gcc-4.8
5 sudo apt-get install g++-4.8
鏈接gcc4.8 g++4.8版本
6 cd /usr/bin
7 ls -l gcc*#會發現鏈接的還是7.0版本
8 sudo mv gcc gcc.bak #備份
9 sudo ln -s gcc-4.8 gcc #重新鏈接
10 sudo mv g++ g++.bak
11 sudo ln -s g++-4.8 g++
12 gcc -v g++ -v #查看版本
安裝python3.5
sudo apt-get install python3
安裝cuda
CUDA 到CUDA9.0 下載頁面下載runfile安裝，Tensorflow官網給的暫時還是9.0版本,新版本可以嘗試一下.穩妥起見，這裏選擇9.0。
cuda9.0下載地址
下載cuda9.0安裝包和4個補丁如下圖
gcc、g++版本確認後執行下面操作
#一定要和自己下載文件名名稱一致 需要一直按回車 因爲需要你讀說明~~一直按着直到100%
sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run --override#注意cuda版本命名是否一致
如果有安裝了顯卡驅動的，注意在提問是否安裝顯卡驅動時選擇no,其他 選擇默認路徑或者yes即可。!!!!在此之前已經安裝了驅動 一定要選no
sh cuda_9.0.176.1_linux.run
sh cuda_9.0.176.2_linux.run
sh cuda_9.0.176.3_linux.run
sh cuda_9.0.176.4_linux.run
添加環境變量
sudo gedit ~/.bashrc
//////////////把下面兩句加入bashrc中
export PATH=/usr/local/cuda-9.0/bin${PATH:+:$PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-9.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
保存關閉後，執行
source ~/.bashrc
cudnn7.1.3安裝
cuDNN 到cudnn官網 下載即可，這裏注意要選擇對應CUDA9.0的軟件包， 下載完畢後，切到默認的Downloads文件夾，可以看到 cudnn-9.0-linux-x64-v7.1.tgz 壓縮包 先解壓，後複製到CUDA安裝文件夾裏面.
sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
TensorFlow1.9安裝
pip install tensorflow-gpu==1.9
驗證
python3
import tensorflow af tf
API的安裝
模型下載
先下載模型 github上有開源信息：下載地址
包括圖像分類、檢測、自然語言處理NLP、視頻預測、圖像理解等等
解壓 並移到tensorflow文件夾下
- 查詢tensorflow安裝路徑
python3
import tensorflow as tf
tf.__path__
- 移動文件夾
假設你的用戶目錄是/home/yangxin，也就是你Crtl+Alt+T打開終端時，是/home/yangxin，如果你需要移動/home/yangxin/download目錄下的aaa文件到/home/development目錄下的操作如下：
cd /home/yangxin/download
sudo mv aaa /home/development
安裝依賴項
sudo apt-get install protobuf-compiler python-pil python-lxml
sudo pip3 install jupyter
sudo pip3 install matplotlib
編譯protos庫
進入tensorflow/models-master/research
你的可能是models
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
報錯1：
“ssd” is not defined
expected “required” …
解決辦法：更新protoc
$ sudo apt-get install autoconf automake libtool curl make g++ unzip
$ git clone https://github.com/google/protobuf.git
$ cd protobuf
$ git submodule update --init --recursive
$ ./autogen.sh
$ ./configure
$ make
$ make check
$ sudo make install
$ sudo ldconfig # refresh shared library cache.
添加環境變量
gedit ~/.bashrc
添加以下到末尾
pwd：~tensorflow/**models-master**自己補全
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim
保存退出 執行
source ~/.bashrc
測試
進入tensorflow/models/research/執行如下
python object_detection/builders/model_builder_test.py
報錯2
No module named ‘nets’
解決辦法：
將slim文件夾下面的 setup.py build 和install一下
python setup.py build
python setup.py install
再次測試！！！！就看到了曙光ok ！！！！！！
終於成功了 啊 啊啊啊啊 啊啊啊