CVPR2017: Densecap复现记录
复现https://github.com/InnerPeace-Wu/im2p-tensorflow
Implementation of CVPR2017 paper: A Hierarchical Approach for Generating Descriptive Image Paragraphs by ** Jonathan Krause, Justin Johnson, Ranjay Krishna, Fei-Fei Li**
新容器先更换清华下载源,然后安装anaconda,更换anaconda下载源再开始下面的步骤
1. 创建conda虚拟环境并激活
conda create -n vg python=2.7
conda activate vg
2. wheel文件安装tensorflow-gpu 1.4.0
文件下载路径https://pypi.org/project/tensorflow-gpu/1.4.0/#files
pip install tensorflow_gpu-1.4.0-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.wheel
3. 本地编译安装cuda8.0
sh cuda_8.0.61_linux.run
询问是否安装nvidia driver时选择no,cuda samples也选no,节约时间
4. 安装cudnn
conda install cudnn==6.0
5. 安装opencv-python
需要注意的是,这个版本的tf配了numpy1.16.3,安装opencv的时候主要要控制版本,否则numpy版本对不上就报错,经过尝试之后,opencv-python安装3.3.1.11即可(对pip临时换源加快速度)
pip install opencv-python==3.3.1.11 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
7. 安装java环境
sudo apt-get install openjdk-8-jre
8.安装其他依赖包,主框架安装好之后,可以让pip或者conda自动匹配版本避免错误
pip install scipy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install cython==0.25.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip .....剩下的对照之前的资料
9.环境配好之后make一下
cd lib/
make
10. 其他文件夹该创建的创建,模型权重放到对应的位置,ckpt文件夹中checkpoint打开去电resnet前面的./
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