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Linux下EAST环境变量配置指南

在配置EAST环境变量时，确保所使用的库和工具与你的项目需求相匹配是关键。本文将简要介绍常用工具的安装和配置步骤。

工具安装

1. 虚拟环境创建

首先，建议使用conda创建指定版本的虚拟环境：

conda create -n ghEAST python==3.6

进入虚拟环境后， minimalistic 的环境设置会让你专注于开发。

2. Opencv安装

OpenCV 是图像处理库，支持多种编程语言。使用 pip 安装：

pip3 install opencv-python==4.0.0.21

3. Pytorch 安装

PyTorch 是一个强大的深度学习库。通过conda安装：

conda install pytorch==1.0.1

如果你遇到 no model named "torch.utils.tensorboard" 错误，建议直接安装 PyTorch 1.1 以避免兼容性问题。

4. Shapely 安装

如果你的项目需要处理几何数据，Shapely 是不错的选择：

conda install Shapely==1.6.4

5. LanMS 安装

对于处理语义里程标注的任务，LAnMS 是一个实用工具:

pip3 install lanms==1.0.2

常见问题及解决方案

1. PIL库兼容性问题

PIL库只支持 Python 2.7，而 Python 3.x 用户可以使用 Pillow 替代（建议安装最新版本）：

pip3 install pillow==10.10.0

2. TensorBoard 错误

PyTorch 1.0 及以上版本可能会报错 no model named "torch.utils.tensorboard"。解决方法是升级 PyTorch 到 1.1:

conda install pytorch=1.1

3. CUDA 加速问题

如果遇到 CUDA 库文件读取错误，确保安装了相应版本的 CUDA 工具包：

conda install cuda==9.0

查看 CUDA 版本：

cat /usr/local/cuda/version.txt

4. TensorFlow 与 NumPy 不兼容

确保 TensorFlow 版本与 NumPy 一致：

pip3 install tensorflow==1.15.0pip3 install numpy==1.18.2

注意事项

• 确保所有库文件位于主目录或路径正确 Dane 点
• ev 建议调整图片数量或 batch-size，以避免训练时内存问题
• 强调环境隔离的重要性

以上步骤用于环境配置，请根据项目需求调整工具选择和版本。

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