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ASRT语音识别项目是AI柠檬博主于2017年初开始着手实现的一个开源项目。由于本项目从最初第一个可用版发布到现在已经有较长时间了，在软件的依赖包方面，已经与两年前有了很大的不同，本文将介绍ASRT项目在程序运行的依赖环境上的一些问题，供参考，如果后续有变化，会及时更新。几乎所有基于TensorFlow 1.x版本和Keras的程序都可以参考本文的配置。
依赖环境说明
系统程序环境
- 操作系统
理论上Windows、各个版本的Linux和MacOS系统均支持，但MacOS系统不可使用GPU来运行。
Linux下，支持Ubuntu、CentOS、Fedora系统，在其他系统中尚未做过兼容性测试。
- Python3
3.5 3.6 3.7均支持，3.4及更低版本均不支持。
- CUDA和cuDNN
支持CUDA 8.0 9.0，未在10.0中进行过测试，cuDNN版本只要与所需的CUDA版本对应即可。
可参考：Linux系统下安装TensorFlow的GPU版本
Python环境
主要是TensorFlow和Keras，其他依赖包暂时不存在问题。
- TensorFlow
支持从1.0到已知的1.12版本下全部版本，具体实践中最高支持的版本取决于TensorFlow该版本对硬件指令的支持，以及所使用的Python3版本。
当使用Python 3.5时，最高支持到TF 1.4.x，当使用Python 3.6时，最高支持到TF 1.12.x，3.7支持到TF 2.0之前的所有后续版本。
- Keras
经过测试，当使用TF 1.4.0及以前版本的时候，Keras 仅支持到2.2.4，即从2.0到2.2.4之间的版本，2.3.0之后的版本会报错，需要手动设置安装较低版本。尚未在最新版tensorflow下验证新版keras能否正常工作。
- MatPlotLib
经过测试，当使用Python3.5的时候，matplotlib包不支持3.1.0及以上的版本，最多支持到3.0.3，新版本需要使用Python3.6或更新版本Python才可以使用。
pip list 样例
执行命令 $ pip list 即可查看。
以下依赖库为基于CUDA8.0的GPU下可用的依赖库版本，经过实践检验。如果自己在配置的时候存在问题，可以直接参考这一可用的版本，几乎可以在任何GPU计算机上使用。
Package Version ---------------------- --------- absl-py 0.7.1 astor 0.7.1 bleach 1.5.0 certifi 2018.8.24 cycler 0.10.0 enum34 1.1.6 gast 0.2.2 grpcio 1.20.0 h5py 2.9.0 html5lib 0.9999999 Keras 2.2.4 Keras-Applications 1.0.7 Keras-Preprocessing 1.0.9 kiwisolver 1.0.1 Markdown 3.1 matplotlib 3.0.3 numpy 1.16.3 pip 10.0.1 protobuf 3.7.1 pyparsing 2.4.0 python-dateutil 2.8.0 python-speech-features 0.6 PyYAML 5.1 scipy 1.2.1 setuptools 39.1.0 six 1.12.0 tensorboard 1.6.0 tensorflow-gpu 1.4.0 tensorflow-tensorboard 0.4.0 termcolor 1.1.0 Wave 0.0.2 Werkzeug 0.15.2 wheel 0.31.1
最后，如果上述对于运行环境的配置，如果存在任何问题，欢迎在评论中提出。
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