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部署tf2虚拟环境

一、创建虚拟环境（Python=3.6.5）

conda create -n tf2 python=3.6.5

激活虚拟环境，使用如下命令：

source activate tf2

二、安装CUDA、CuDNN环境

conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.5

三、安装指定版本tensorflow

pip install tensorflow-gpu==2.3.4

附：最开始因为pip的版本太低了，没有找到对应的安装包，使用“pip install --upgrade pip”对pip进行升级后，重新执行上述命令，安装成功。下图为报错信息：

四、验证是否安装成功

python
import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

显示结果参考下图：

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部署目标检测API

下载models文件到指定目录：

在指定目录下，运行下列命令：

​git clone https://github.com/tensorflow/models.git

protobuf 安装/编译：

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

此时会在指定目录，出现一个models目录

然后执行下述命令：

cd /models/research/object_detection/packages/tf2
​​​​​​​python -m pip install .

附：该命令会自动安装tf2所需要的相关依赖库，避免我们在使用时逐个安装.