Python | 函数库

安装基本

  1. pip安装换源:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --upgrade package==version
  2. pip换源 windows方法:
    • 打开文件夹(资源输入%appdata%),新建pip文件夹配置pip.ini文件
    • 输入
      1
      2
      3
      4
      [global]
      timeout = 6000
      index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
      trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

caffe

caffe 主流有两种下载方式:

  • Berkey 的框架caffe官方install instruction

    • For windows:官方指南

    • compile and build

      git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
      cd caffe
      git checkout windows
      cd scripts
      ./build_win.cmd

    • Erros:

      1
      2
      3
      4
      5
      6
      7
      8
      9
      10
      -- Could NOT find GFlags (missing: GFLAGS_INCLUDE_DIR GFLAGS_LIBRARY)
      -- Could NOT find Glog (missing: GLOG_INCLUDE_DIR GLOG_LIBRARY)
      CMake Error at C:/Program Files/CMake/share/cmake-3.14/Modules/FindPackageHandleStandardArgs.cmake:137 (message):
      Could NOT find Protobuf (missing: Protobuf_LIBRARIES Protobuf_INCLUDE_DIR)
      Call Stack (most recent call first):
      C:/Program Files/CMake/share/cmake-3.14/Modules/FindPackageHandleStandardArgs.cmake:378 (_FPHSA_FAILURE_MESSAGE)
      C:/Program Files/CMake/share/cmake-3.14/Modules/FindProtobuf.cmake:594 (FIND_PACKAGE_HANDLE_STANDARD_ARGS)
      cmake/ProtoBuf.cmake:9 (find_package)
      cmake/Dependencies.cmake:48 (include)
      CMakeLists.txt:80 (include)
    • 这里的解决方法是安装依赖库,但是依赖库的安装需要Ubuntu的版本,然后也是没有看到好的方法。
  • 另外一种来自于微软的官方文档,微软的方法

    • 由于版本不一样,需要修改适应我的环境Cuda 10.1 Cudnn 7.5.1 VS2017 python3.7 vs141 注意原来的版本是VS2013,用的是mscv120工具,VS2017可以直接升级为vs141

    • git clone项目

    • 复制CommonSettings.props.example 到 CommonSettings.props,并修改以下配置
      主要就是python的路径和cudnn的版本

      false
      true
      10.1
      C:\ProgramData\Anaconda3

    • 打开../windows/Caffe.sln

    • 修改../windows/scriptsBinplaceCudaDependencies.cmd 第22行改为
      高版本cuda默认解压不带cuda子文件夹,该cmd不修改编译会出现MSB3073错误

      copy /y “%CUDNN_PATH%\bin\cudnn*.dll” “%OUTPUT_DIR%”

    • 修改../caffe-master/include/caffe/util/cndnn.hpp 第115行
      为增添CUDNN_CHECK宏添加一个参数CUDNN_DATA_DOUBLE,这是因高版本CUDA接口与低版本接口不一致导致的

      #else
      CUDNN_CHECK(cudnnSetConvolution2dDescriptor(*conv,
      pad_h, pad_w, stride_h, stride_w, 1, 1, CUDNN_CROSS_CORRELATION,CUDNN_DATA_DOUBLE));
      #endif

    • 修改好后编译libcaffe项目,设置项目属性关闭C++,将警告视为错误,然后生成

    • 然后编译整个项目

  • 如果你嫌自己一个个调整麻烦,可以参考我修改过的项目,其中需要更改的步骤列在readme里面了.caffe-win10

windows下的Ubuntu

官方文档

  • 安装适用于 Linux 的 Windows 子系统

    • 以管理员身份打开 PowerShell 并运行

      Enable-WindowsOptionalFeature -Online -FeatureName Microsoft-Windows-Subsystem-Linux

    • 出现提示时,重启计算机
  • 安装所选的Linux分发版(其他办法见文档,这里使用命令行下载首选的发行版)

    • 使用 PowerShell 下载发行版,请使用WebRequest cmdlet。 下面是下载 Ubuntu 16.04 的示例说明

      Invoke-WebRequest -Uri https://aka.ms/wsl-ubuntu-1604 -OutFile Ubuntu.appx -UseBasicParsing

    • 如果下载需要很长时间,请通过设置来关闭进度栏$ProgressPreference = 'SilentlyContinue'
  • 初始化新安装的分发版

    • 开始菜单找到 ubuntuXX.appx文件,点击打开
    • 约3-10分钟初始化,之后就可以使用了

deeplab

deeplab blog

tensorflow

  1. tensorflow+keras+Tensorboard的问题:

    • tensorflow和适配的tensorboard有版本匹配,查询
    • tensorboard查看:tensorboard --logdir ./results/tb_results
  2. tensorflow-gpu

    • 安装tensorflow-gpu后和keras如果有冲突upgrade一下
    • 一般自动监测GPU运行,如果想要手动指定:with tf.device('/cpu:0'): 后跟上命令(一般cudn出错和cuda版本有关系)

end

# Python

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