用conda搭建tensorflow-gpu和模块安装

一、anaconda安装

bash  ×××××.sh文件

二、虚拟环境

（1）conda env list 或 conda info -e：查看当前存在哪些虚拟环境，conda info --envs查所有环境

（2）conda create -n py36 python=3.6 创建虚拟环境 其中，py36为虚拟环境名称，

        PS：本机anaconda环境需要root权限，因此权限非root时，会自动创建.conda文件夹存储虚拟环境。

        PS：可同时安装必要的包conda create -n env_name numpy matplotlib python=3.6

（3）conda remove -n py36 --all  删除虚拟环境 ，py36为虚拟环境名称

（4）source activate yyl-tf 启动虚拟环境，yyl-tf为虚拟环境名称

（5）source deactivate 关闭虚拟环境

（6）conda create -n py36 --clone yyl-tf 克隆创建虚拟环境

（7）conda remove --name $your_env_name  $package_name（包名）删除虚拟环境中的包：

三、Tensorflow-GPU安装

（1）conda search tensorflow-gpu查看有哪些版本可以安装

（2）conda install tensorflow-gpu keras-gpu（由于我要配置object detect api，有用到keras）

        PS：相关软件包被安装至python->lib->site-packages下面

        PS:  如果有些安装包无法查找，可以使用conda install -c conda-forge ****

（3）其他更详细的信息推荐这篇博文https://blog.csdn.net/weixin_39954229/article/details/79961172

四、配置object detection api

（1）下载地址https://github.com/tensorflow/models

（2）解压至python->lib->site-packages->tensorflow下，可能会用的的命令 unzip a.zip /home/***解压文件包;mv models-master  models重命名

（3）进入models->research目录编译proto文件，生成.py文件

protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

（4）tensorflow/models/research/ 和 slim 目录 需要添加到PYTHONPATH环境变量中. 从终端中，切换到tensorflow/models  /research/目录，执行:
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim

注意: 这条命令在新打开的终端中需要重新执行一次才会在新终端中生效，如果不想那么麻烦，就用下面的命令编辑 gedit ~/.bashrc 文件，把上面的语句添加到末尾.

参考博文https://blog.csdn.net/chenmaolin88/article/details/79371891

（5）测试python object_detection/builders/model_builder_test.py

（6）报错ModuleNotFoundError: No module named ‘absl‘

        执行 conda install absl-py

（7）报错AttributeError: module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘keras‘

         据说是keras和tensorflow的版本问题，

         conda remove keras-gpu先删除版本

        扒了一圈各大大神说法，最后搭载tensorflow-gpu1.9.0+keras2.0.2，测试通过。

（8）更换conda的源镜像

        重新安装时cudnn7.0下载非常慢，于是乎更换conda的源镜像试试，添加国内源：

    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
    conda config --set show_channel_urls yes

         换回默认源：

conda config --remove-key channels

         在执行conda config 命令的时候，会在当前用户目录下创建 ~/.condarc文件，可以查看更换源前后该文件内容的变化。

        查看源的详细信息：

conda config --show

        在更改源后，安装某些软件包时可能还会提示.Could not connect to https://repo.continuum.io/pkgs/pro/linux-64/

用上述的方法在default_channels中添加

      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
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