Ubuntu16.04 部署 TensorFlow2-GPU版本（虚拟环境）
部署tf2虚拟环境
一、创建虚拟环境（Python=3.6.5）
conda create -n tf2 python=3.6.5
激活虚拟环境，使用如下命令：
source activate tf2
二、安装CUDA、CuDNN环境
conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.5
三、安装指定版本tensorflow
pip install tensorflow-gpu==2.3.4
附：最开始因为pip的版本太低了，没有找到对应的安装包，使用“pip install --upgrade pip”对pip进行升级后，重新执行上述命令，安装成功。下图为报错信息：
四、验证是否安装成功
python import tensorflow as tf print(tf.__version__)
显示结果参考下图：
验证GPU是否可用：
import tensorflow as tf tf.config.list_physical_devices(GPU)
显示结果参考下图：
部署目标检测API
下载models文件到指定目录：
在指定目录下，运行下列命令：
git clone https://github.com/tensorflow/models.git
protobuf 安装/编译：
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
此时会在指定目录，出现一个models目录
然后执行下述命令：
cd /models/research/object_detection/packages/tf2 python -m pip install .
附：该命令会自动安装tf2所需要的相关依赖库，避免我们在使用时逐个安装.
