开头先贴上donkey car的官网地址https://docs.donkeycar.com/以防走失

Windows.yml下载慢

跟着官网进行如下步骤

mkdir projects
cd projectsgit clone https://github.com/autorope/donkeycar
cd donkeycar
git checkout masterconda env create -f install\envs\windows.yml

python库中的pythor下载速度太慢，初步怀疑是源的问题，于是在conda中修改源并应用，再次下载并没有提高下载速度。然后我们打开install查看，发现文件中的源是固定的，所以我们怎么修改都不会提高速度

进入projects文件，再进入donkeycar，

按照索引找到Windows.yml，用记事本打开文件，可以看到

我们把这个改成清华源

  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/peterjc123/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/- defaults- conda-forge- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

然后我们再一次运行安装命令

conda env create -f install\envs\windows.yml

速度就会快很多

Donkeycar版本不匹配问题

快速装完环境我们兴高采烈地进入虚拟环境，开始装tensorflow（我们用的是RTX2070，所以这边选择装gpu版本）

conda activate donkey
pip install --user tensorflow-gpu==2.2.0
pip install -e .[pc]
donkey createcar --path ./mycar

然后在mycar中的data放入开发大佬提前设定好的训练数据，开始训练

python manage.py train --model ./models/test.h5

发现一直报错，缺少manifest.json文件，进入我们的训练数据查看，确实没有manifest.json文件，和开发大佬沟通一下得知开发时运用的环境为donkeycar3.1.0，而我们直接clone的为最新版本。于是我们进入https://github.com/autorope/donkeycar中找到3.1.0版本下载下来，发现Windows.yml比之前少了很多

没办法，再次执行代码，重新安装

conda env create -f install\envs\windows.yml

这次我们发现没有换源也是很快的，查看了下是少了pythorch的库

接下来就可以再次训练了，但这一次新的问题又来了，tensorflow版本出现了问题

pip uninstall tensorflow

只好卸载当前tensorflow版本，安装1.13.1版本的，经过尝试，gpu版本的工作不了，那就先用普通版本cpu尝试一下吧

成功是成功了，但是耗时21min，时间实在是太长了，2070的优势完全没有发挥出来，import tensorflow as tf尝试也是报错，检查过后发现CUDA装的11的版本，经过查找tensorflow用的是10.0的版本，无奈重新装CUDA。

tensorflow版本不匹配

根据如下图表可以看到1.13.0的tensorflow用的是10.0的CUDA，cuDNN用的是7.4版本

1.CUDA下载网站https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，选择local版本一路默认安装即可，在cmd中输入nvcc -V输出

即为安装成功

2.cuDNN下载网址https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

下载完毕解压zip文件，如果是默认解压的需要手动移动下文件到CUDA中

复制 cudnn\bin\cudnn64_5.dll 到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin\
复制 cudnn\include\cudnn.h 到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\include\
复制 cudnn\lib\x64\cudnn.lib 到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\lib\x64\

3.再次安装tensorflow的gpu版本

pip install --user tensorflow-gpu==1.13.1

安装成功后再次进入python环境，测试tensorflow

import  tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0,2.0,3.0],shape = [3], name='a')
b = tf.constant([1.0,2.0,3.0], shape = [3], name='b')
c = a +b
sess = tf.Session(config = tf.ConfigProto(log_device_placement =True))
print(sess.run(c))

测试结果如下：

再一次运行训练指令

python manage.py train --model ./models/test.h5

这次只用了25s，训练成功

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