深度学习小白一枚~入门初级，开始跑些实验，一路遇到很多很多问题，在此仅记录其中一部分，谢谢~
环境：
Ubuntu16.04+CUDA8.0+Cudnn8.0v6.0+python3.5+tensorflow1.4
一、 SSD测试
主要参考： https://blog.csdn.net/yexiaogu1104/article/details/77415990
1. 下载SSD-Tensorflow源码，下载模型ssd_300_vgg，存放在SSD-Tensorflow-master/checkpoints/目录下；
2. 在主目录 SSD-Tensorflow-master 下打开终端，运行jupyter notebooknotebooks/ssd_notebook.ipynb，报错：
[C10:29:04.586 NotebookApp] Running as root is not recommended. Use --allow-rootto bypass.
解决方法：由于是根用户，需加--allow-root，即运行：jupyter notebooknotebooks/ssd_notebook.ipynb --allow-root
3. 进入服务器打开ssd_notebook.ipynb.ipynb文件后，配置一些路径：第4个cell中from notebooks importvisualization改成import notebooks。
4. 使用自己的图片，改变path = '../demo/'成自己的图片所在路径 。最后从头到尾运行所有cell。
5. 一般运行到第六个cell报错，错误类型如果是没找到ssd_300_vgg.ckpt文件，是因为之前下载的ssd_300_vgg模型没有解压，就去相应文件夹将压缩包解压即可。若是报错没有matplotlib等依赖包，则终端命令安装即可。
6. 然后，如果是用网上博客教程中的.py文件进行测试，运行python ssd_Python.py可能会报错类：NameError:name 'true'/'null' is not define。原因是python里面没有true/false/null，其对应的是True/False/None。用vi打开ssd_Python.py后逐一修改，保存退出，再运行即可。
二、 用自己的数据训练SSD模型
主要参考：https://blog.csdn.net/liuyan20062010/article/details/78905517
1. 按照自己的数据和目标类别修改源码
2. 将自己的数据转换为tfrecord格式，转换之前要先到datasets—>pascalvoc_to_tfrecords.py修改第82行的原始数据格式（ubuntu要区分.jpg还是.JPG——因为我的数据后缀是.JPG,而之前用在faster rcnn的时候caffe没有区分大小写，所以一直没注意这个问题，然后这个就坑了我好几天……）——不然会报错说tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError，找不到你JPEGImages里的数据；修改第83行的“.r”为“.rb”——不然报错：UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decodebyte 0xff in position 0: invalid start byte。然后格式转换有三种方式：
（1） 直接在终端逐行命令输入。
（2） 写一个脚本文件tf_convert_data.sh，bash运行。
（3） 直接将变量带入tf_convert_data.py，终端运行Python3 tf_convert_data.py。
此时遇到过的报错有：
l ImportError:libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory
Failedto load the native TensorFlow runtime.
如果出现这个问题，就说明之前安装的tensorflow-gpu版本是默认的1.5或1.6版本，1.5版本要求cuda9.0，而我安装的cuda是8.0. 解决方法是回滚：pip3 install tensorflow-gpu==1.4
l AttributeError:dataset_dir（dataset_dir参数没传对~很有可能是路径名称有错—注意ubuntu上的一些隐藏路径，注意检查每一个字母！）
3. 训练模型：只说从头到尾训练的方式
（1） 要注意保存日志和模型的时间间隔。之前由于考虑到自己的数据量很少（一百八十张），我就把参数save_summaries_secs和save_interval_secs改得很小，导致后面迭代到两万多次、模型就有七十几G……还是用别人博客里面的60s和600s
（2） 训练完之后，在TRAIN_DIR路径下会产生四种文件，导致后面做模型测试的时候不知是哪个作为CHECKPOINT_PATH，每个尝试，就报各种奇怪的错误。其实应该是将训练得到的整个文件夹作为自己训练得到的模型作为CHECKPOINT_PATH输入。