anaconda使用清华镜像,清华大学开源镜像站anaconda

　　文章创建了一个anaconda3YOLO开发环境，下载了YOLO权重文件，darkflow下载了YOLO权重文件，测试了一些错误和解决方案。

　　Anaconda3为YOLO的发展创造了一个环境

　　首选项：

　　anaconda 3 python 3.6 darkflowtensorflow 14.0 py charm

　　使用张量流的CPU版本。

　　输入anaconda提示符创建一个虚拟环境。

　　#我在这里创建的虚拟环境的名字是YOLO3-CPU-TensorFlow1，使用的python是3.6版Conda Create-N yolo 3-CPU-tensor flow 1 Python=3.6 #

　　当condaactivateyolo 3-CPU-tensor flow 1进入时，在此环境下安装依赖软件包。

　　(Tensorflow、cython、pillow)

　　pippin Stall tensor flow==14.0 # tensor flow 2没有安装是考虑与darkflow兼容。#否则后续使用会出错。modulenotfounderror 3360 no modulenamed 张量流.张量流.

　　进入python环境

　　不要报告TFF的安装完成。_ _ version _ _ TensorFlow为错误。

　　安装其他依赖包。

　　PISTALLOPENCV-Python==4.4.0.44 pipistallpillowppiinstallcython #自行选择其他需要的软件包.这个环境完成后，关于在pycharm上使用这个环境的专业人员的详细结构，请参考我的另一篇文章。

　　下载YOLO重量文件暗流下载暗流源文件地址：暗流

　　编译：解压后进入包含这个暗流的文件夹，在这个文件夹中打开cmd，然后输入命令。

　　python setup . py build _ ext——完成放置中暗流的编译

　　YOLO体重档案下载YOLO官网

　　下载后，您还可以在“darkflow-master”文件夹下创建一个名为zgdxss的新文件夹来包含重量文件。

　　也可以在darkflow-master文件夹下新建一个zgdxss文件夹，然后在这个文件夹下输入powershell。

　　投入

　　YOLOv2重量文件wget https://pj reddie.com/media/files/yolo v2 . weights-o . 下载yoloV2.weights#yoloV3重量文件wget 3359 pj reddie.com/media/files/yolo v3 . weights-o . yolo v3 . weights # yolo v3-tiny重量文件wget 3359 pj reddie.com/media/files/yolo v3-tiny . weights-o . yolo v3-tiny

　　然后，把你需要识别的视频放到darkflow-master文件夹中，我会把这里识别的视频命名为test。

　　打开test darkflow文件夹下的cmd，然后输入命令。

　　#这里是yolo 2 Python Flow-model CFG/yolo . CFG-LoadzGDXSS/yolo v2 . weights-demo test . MP4-save viviss的权重

　　不仅出现了一些错误，实际使用中还出现了第一个版本的不兼容错误，上次使用darkflow也出现了错误。

　　浏览Modulenotfounderror的官方文档：nomodulename dark flow . cy thon _ utils . cy _ YOLO _ FindBoxes dark flow，找到解决方法。

　　全球潜流装置

　　也就是在暗流文件夹下

　　现在所有的准备工作都完成了。