centos7.X搭建运行Faster RCNN的tensorflow代码环境时踩过的坑

虚拟环境搭建中：

更改了virtualenvwrapper.sh中的python版本，更改为了python3

使用了pip3

解决无法安装tensorflow的问题：

需要更新clang，

然后下载termcolor:

又遇到无法使用pip安装termcolor,

termcolor时出现ModuleNotFoundError: No module named '_ctypes’问题

解决方法：

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

最后安装成功。

查看cuda版本：nvidia-smi
查看tensorflow版本pip show tensorflow
不使用缓存下载pip --no-cache-dir install  包名 -i  国内源
镜像：pip install tensorflow -i "https://pypi.doubanio.com/simple/"
pip install tensorflow-gpu==1.14.0
           

装python2.7.6到python27

找到问题：缺少include文件夹，可能是之前创建虚拟环境env4的时候没有安装devel，重新建立虚拟环境发现有include文件夹，bug解决。

升级gcc:

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

安装cudn10.0：

nvidia-smi和nvcc –version两者cuda版本不一致没有关系，NVIDIA向下兼容，只需要保证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切换到cuda10.0 
	rm -rf /usr/local/cuda
	sudo ln -s /usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cuda
	nvcc --version
           

成功跑通样例：

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

运行代码：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python your_file.py
           

将结果输到文件中：

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

切换环境：

workon env4
           

退出环境：

deactivate
           

env4环境详解：

虚拟环境搭建：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是主要环境