目标检测 <二> TensorFlow安装

一：创建TensorFlow工作环境目录

　　　　1. 在anconda安装目录下找到envs目录然后进入

　　　　2. 在当前目录下创建一个文件夹改名为tensorflow

二： 创建TensorFlow工作环境

　　　　1. 按下win+R键打开命令行

　　　　2. 输入conda create --name tensorflow python=3.5；然后回车

　　　　

　　　　3. 接下来系统提示是否安装，输入y回车

　　　　

　　　　4. 工作环境创建完成

　　　　

三：安装TensorFlow

　　　　1. 使用命令activate tensorflow 切换到tensorflow工作环境　

　　　　

　　　　2. 升级pip： python -m pip install --upgrade pip

　　　　

　　　　3. 使用命令pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow==1.12.0  安装TensorFlow(本次安装1.12.0版本)

　　　　

　　　　4. 等待安装进行

　　　　安装过程可能很长，也可能会失败，这和网速有一定关系，如果失败就找个网络条件好的地方继续尝试

　　　　5. 安装完成(之前安装能看到安装进度条，现在也看不到了，原因待查)

　　　　

　　　　6. 测试TensorFlow安装是否成功

　　　　　　6-1 输入python命令，python版本是3.5，正是创建TensorFlow环境时候安装的python版本

　　　　　　

　　　　　　6-2 执行import tensorflow 发现有警告，这些警告都与numpy相关，说明numpy版本与TensorFlow版本不匹配

　　　　　　

　　　　　 

　　　　　　6-3 那就查一下numpy版本，先输入exit()回车退出Python，然后执行pip3 show numpy命令；

　　　　　　　  发现numpy版本为1.17；而我们的TensorFlow版本过低与其不匹配，所以需要将numpy卸载掉，安装1.16版本

　　　　　　

　　　　7. 卸载numpy: pip uninstall numpy 这时系统提示是否卸载，输入y回车卸载，稍等即可出现卸载成功提示

　　　　

　　　　8. 安装numpy1.16.0；执行命令 pip install numpy==1.16.0

　　　　

　　　　9. 再次进入python，然后import tensorflow； 这下没有问题了

　　　　

四： 插件包的安装

　　　　1.  安装opencv： pip install opencv-python

　　　　2. 安装jupyter notebook：conda install jupyter

　　　　3. 安装matplotlib：pip install matplotlib

　　　　4. 安装pillow：pip install Pillow

　　　　5. 安装pandas：pip install pandas

　　　　6. 安装object_detection：pip install object_detection