1 創建yolo環境

conda creat -n yolo python=3.6

更換conda源，下載軟件的時候會快些

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --set show_channel_urls yes

創建后進入yolo環境，并安裝Keras和tensorflow，我這塊安裝的是gpu版本的tensorflow

source activate yolo

pip install keras==2.1.5

pip install tensorflow-gpu==1.6.0 #如果是gpu版本

pip install tensorflow==1.6.0 #如果是cpu版本

注意，這兩個是二選一

2 安裝依賴

在訓練的過程中，會有很多依賴，所以提前安裝一遍

pip install Pillow

pip install matplotlib

conda install ffmpeg

pip install opencv-contrib-python

pip install opencv-python

pip install h5py

1、下載yolov3代碼：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3?，并解壓縮之后用pycharm打開。

2、下載權重：https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights并將權重放在keras-yolo3的文件夾下。如下圖所示：

3、執行如下命令將darknet下的yolov3配置文件轉換成keras適用的h5文件。

python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5

運行：

python yolo_video.py --gpu_num=1 –input=test.mp4 --output=2.mp4

如果出現Failed to load the native TensorFlow runtime.

則，

解決辦法就是：pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow

更新一下tensorflow就好了

總結

以上是生活随笔為你收集整理的anacondapythonyolo3配置_Windows anaconda 运行yolov3的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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