centos7.X搭建運作Faster RCNN的tensorflow代碼環境時踩過的坑

虛拟環境搭建中：

更改了virtualenvwrapper.sh中的python版本，更改為了python3

使用了pip3

解決無法安裝tensorflow的問題：

需要更新clang，

然後下載下傳termcolor:

又遇到無法使用pip安裝termcolor,

termcolor時出現ModuleNotFoundError: No module named '_ctypes’問題

解決方法：

https://www.jianshu.com/p/69681655309b
           

最後安裝成功。

檢視cuda版本：nvidia-smi
檢視tensorflow版本pip show tensorflow
不使用緩存下載下傳pip --no-cache-dir install  包名 -i  國内源
鏡像：pip install tensorflow -i "https://pypi.doubanio.com/simple/"
pip install tensorflow-gpu==1.14.0
           

裝python2.7.6到python27

找到問題：缺少include檔案夾，可能是之前建立虛拟環境env4的時候沒有安裝devel，重建立立虛拟環境發現有include檔案夾，bug解決。

更新gcc:

https://blog.csdn.net/qq_41475067/article/details/117404235
           

安裝cudn10.0：

nvidia-smi和nvcc –version兩者cuda版本不一緻沒有關系，NVIDIA向下相容，隻需要保證nvidia-smi中cuda的版本大于等于nvcc –version的版本即可。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/122286055

https://blog.csdn.net/qq_38784098/article/details/86536078
           

# cuda9.0切換到cuda10.0 
	rm -rf /usr/local/cuda
	sudo ln -s /usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cuda
	nvcc --version
           

成功跑通樣例：

https://blog.csdn.net/weixin_39672396/article/details/116672074
           

運作代碼：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python your_file.py
           

将結果輸到檔案中：

https://blog.csdn.net/qq_33799488/article/details/106222029
           

切換環境：

workon env4
           

退出環境：

deactivate
           

env4環境詳解：

虛拟環境搭建：virtualenv和virtualenvwrapper
python版本：2.7.5
tensorflow版本：gpu_1.14.0
cuda:10.0
cuDNN:7.4
           

注解：env4是主要環境