经过上个学期在学校和年初在家的失败后，本来没打算在自己笔记本上整的了，就怕到时候又重装，emmmm😑

本来想回到学校用实验室的电脑，不过现在这样回到学校还要好久，所以无奈之下还是装了，既然一次成功了，所以发出来纪念以下哈哈哈哈哈哈😀

01 前言

因为RoboMaster2020赛季需要雷达，上个学期在实验室用Linux系统安装配置好成功运行过以后呢，就打算在自己笔记本上也整一个玩，但是经过了n次失败以后，就没弄了

然后今年年初也弄了一下，还是歇菜了🙃

因为5月在即，虽然疫情影响，但是好久没有干活了，所以打算整些什么，所以还是装了起来，既然成功了😂

下面要配置的清单：

python 3.6.10
tensorflow-gpu 1.13.2
cuda 10.0
cudnn 7.4.1.5 （cudnn 7.4.1 for cuda 10)
keras 2.1.5
numpy 1.18.2
opencv-python 4.2.0

建议第一次配最好按照我给的这个配置版本配，因为很多版本不兼容的情况，折磨死人，之前在实验室配那个电脑的时候配了一个星期🙃

以上配置都基于清华源，没有更换国内源的建议更换成国内源，在pip和conda上都更换成国内源，这里只提供清华源

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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

祝福今年RoboMaster进全国16强🌈

02 安装anaconda

anaconda是非常好用的一个环境管理“平台”？我也不知道怎么说，反正管理环境，install,uninstall,remove都很方便，所以建议还是下载anaconda的

至于下载什么版本，我这里下载的是以前的版本

具体可以在官网下载

应该下载3.7的也没问题

下载以后就可以安装了，anaconda可以不安装在C盘

至于安装的过程就不放了，一直next，更换位置，有一个地方需要勾选✔的就是Add Anaconda to my PATH environment variable，建议勾选上，这样就不用自己设置环境变量了

这样就安装好了anaconda，测试一下

conda --v

这样我们就装好了anaconda了

下面就创建环境啥的，先安装好cuda和cudnn再说

03 安装cuda和cudnn

这里我安装的cuda版本是10.0，cudnn的版本是7.4.1.5

官方下载挺快的其实

cuda10.0官方地址：cuda10.0

cudnn7.4.1.5官方地址cudnn7.4.1.5

都下载完后再核对一下版本

然后安装cuda

安装选项那里，精简自定义都行我觉得，不过我选择都是自定义

这里不建议改cuda的安装位置，非常不建议改，改后可能会有很多麻烦

安装完cuda之后，就解压cudnn

解压完后的所有文件复制到cuda中

全选这些文件，复制到cuda计算工具包C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0中，这是我的路径，因人而异

04 配置tensorflow-gpu环境

再cmd或者anaconda的那个shell中

在anaconda中创建名为tensorflow-gpu是环境

1	conda create –n tensorflow-gpu python=3.6

之后进入这个环境

1	activate tensorflow-gpu

安装tensorflow-gpu

1	pip install tensorflow-gpu==1.13.2

安装keras2.1.5

1	pip install keras==2.1.5

安装pollow

1	pip install pillow

安装matplotlib

1	pip install matplotlib

安装opencv-python

1	pip install opencv-python

最后我的环境列表，仅供参考

这样绝大多数情况下，这个环境都是可以运行滴

最后用YOLO测试一下
帅脸打码，gpu使用率77%

🚀RoboMaster2020冲冲冲🚀