软硬件配置

Mac电脑版本：macOS Catalina 10.15.07
TensorFlow版本：1.9.0
python：3.6.5

python环境搭建

下载python3.6.5并安装，安装完毕后修改bash.profile文件将python3.6.5版本设置为使用的python路径。使用open .bash_profile打开配置文件，如果没有请创建

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open .bash_profile

并在末尾添加以下代码：

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alias python="/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/bin/python3.6"

在这里插入图片描述
成功后使用python –version查看版本是否正确。

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python --version

TensorFlow创建虚拟环境

本文使用的是虚拟环境virtualenv，首先创建虚拟环境

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sudo pip install virtualenv
或者是sudo pip3 install virtualenv

其次创建环境文件，注意文件目录！！！

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virtualenv --system-site-packages -p python3 文件目录！！！

文件目录是指要创建的文件名称的目录，本文采用的是

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/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.6/lib/python3.6/site-packages/tensorflow

创建完成后进入文件环境并激活，安装TensorFlow1.9.0

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source tensorflow/bin/activate
pip3 install  tensorflow==1.9.0

这边环境已经配置完成了，我们可以通过以下代码进行验证，注意需要在python环境下，即在命令行输入python3

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import tensorflow as tf
hello = tf.constant("Hello TensorFlow")
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))

如果出现Hello TensorFlow字样说明环境配置成功

Mask_RCNN基础运行

使用pyCharm打开下载并解压好的文件夹，配置TensorFlow环境，在preference中添加Project Interpreter，路径与上一小节中一致
在这里插入图片描述
接着安装requirement.txt

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pip3 install -r requirements.txt

运行setup.py

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python3 setup.py install

接着需要安装pycocotools工具，github上只说有windows和linux，当然mac的也有，输入以下命令

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pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ pycocotools

并在pyCharm中智能安装Jupyter插件，启动服务器后打开网页上的demo.ipynb文件依次点击RUN即可运行。
在这里插入图片描述
运行成功后出现以下结果
在这里插入图片描述
其中遇到的其他问题总结如下：
（1）安装Keras 2.2.0 解决需要tensorflow2.2及更高
（2） 解决decode问题：

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pip install h5py==2.10 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

在这里插入图片描述
仍存在numpy版本过高，一开始安装了tensorflow2.5.0，多处语法不一致，修改安装。
存在google-auth1.3.0 requires setuptools40.0.3以上，但是我只有39，升级后tensorflow不适配。还没修改。
下载的h5文件，放入文件主目录下，打开Jupyter，进入sample，点开demo，依次运行，需要一定时间等待。