我阐述一下我遇到的问题：因为之前装过caffe，最近装了MXNet。MXNet可以运行，但import caffe就不行了，找不到模块。

那应该怎么处理呢？？？

参考了一下这个网站：https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1

有一段时间一直在改/etc/profile的PYTHONPATH，发现不起作用。后来参考上面的网站，操作如下：

把mxnet注释了，把caffe的python地址加入到注释器中。import caffe成功！

而当你要用MXNet时候可以反过来，注释掉caffe。import mxnet也会成功！

ubuntu同时装有MXNet和Caffe框架的更多相关文章

  1. CAFFE（FAQ.2）：Ubuntu 配置caffe 框架之数据库读取，错误解决：ImportError: No module named leveldb解决办法

    Z: 在安装了caffe框架后需要读取大量的数据进行学习训练.比如在MNIST识别训练中,一般直接读图片会比较耗时,我们一般将图片转存为数据库中.目前主流的数据库有以下两种选择: LevelDB Lm ...

  2. CAFFE（FAQ.1）：Ubuntu 配置caffe 框架之数据库读取错误：ImportError: No module named lmdb解决办法

    Z: 在安装了caffe框架后需要读取大量的数据进行学习训练.比如在MNIST识别训练中,一般直接读图片会比较耗时,我们一般将图片转存为数据库中.目前主流的数据库有以下两种选择: LevelDB Lm ...

  3. Caffe框架下的图像回归测试

    Caffe框架下的图像回归测试 参考资料: 1. http://stackoverflow.com/questions/33766689/caffe-hdf5-pre-processing 2. ht ...

  4. 人工智能深度学习Caffe框架介绍，优秀的深度学习架构

    人工智能深度学习Caffe框架介绍,优秀的深度学习架构 在深度学习领域,Caffe框架是人们无法绕过的一座山.这不仅是因为它无论在结构.性能上,还是在代码质量上,都称得上一款十分出色的开源框架.更重要 ...

  5. Caffe框架,图像数据转换成LMDB数据格式

    小码农最近在研究深度学习,对所学知识做点记录,以供以后翻阅.在Caffe框架中,数据的格式都是LMDB的,如何将图像数据转换成这个格式呢? 首先,将图像数据和标签生成txt文档,执行一下代码: fin ...

  6. Caffe框架,了解三个文件

    不知道从什么时候开始,Deep Learning成为了各个领域研究的热点,也不知道从什么时候开始,2015CVPR的文章出现了很多Deep Learning的文章,更不知道从什么时候开始,三维重建各个 ...

  7. Caffe使用step by step：caffe框架下的基本操作和分析

    caffe虽然已经安装了快一个月了,但是caffe使用进展比较缓慢,果然如刘老师说的那样,搭建起来caffe框架环境比较简单,但是完整的从数据准备->模型训练->调参数->合理结果需 ...

  8. 安装caffe框架所需文件

    安装caffe框架所需文件: 1.微软提供的快速卷积神经网络框架caffe-master安装包或者windows提供的caffe-windows安装包. 链接:http://pan.baidu.com ...

  9. caffe框架下目标检测——faster-rcnn实战篇操作

    原有模型 1.下载fasrer-rcnn源代码并安装 git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git 1) ...

随机推荐

  1. C++字符串流保存数据

    文件流是以外存文件为输入输出对象的数据流.字符串流是以内存中用户定义的字符数组(字符串)为输入输出对象的. 建立输出字符串流: ostrstream strout(c,sizeof(c));第一个参数 ...

  2. 下拉刷新和上拉加载更多（第三方框架MJRefresh）

    #import "RootViewController.h" #import "MJRefresh.h" @interface RootViewControll ...

  3. const 和 #define区别

    (1) 编译器处理方式不同 define宏是在预处理阶段展开. const常量是编译运行阶段使用. (2) 类型和安全检查不同 define宏没有类型,不做任何类型检查,仅仅是展开. const常量有 ...

  4. Java-马士兵设计模式学习笔记-工厂模式-抽象工厂模式

    一.概述 1.抽象工厂:当情况是需要产生一系列产品,若需更换产品,则要求一系列产品一起换,且要控制一系列产品的产生过程,此时可考虑抽象工厂模式.例:小明装修屋子,把电视.冰箱都替换掉,他这次需要把电视 ...

  5. Effective Objective-C [上]

    网上看到的 http://esoftmobile.com/2013/08/10/effective-objective-c/ 本文是针对<Effective Objective-C>一书的 ...

  6. EZOJ #77

    传送门 分析 一个比较神奇的思路 我们考虑分治,对于每一个区间[le,ri]我们计算这个区间中左端点属于[le,mid],右端点属于[mid+1,ri]的情况对答案的贡献 我们求左半个区间的最大最小值 ...

  7. CF 464E The Classic Problem

    补一补之前听课时候的题. 考虑使用dij算法求最短路,因为边权存不下,所以考虑用主席树维护二进制位,因为每一次都只会在一个位置进行修改,所以可以暴力进位,这样均摊复杂度是对的. <算法导论> ...

  8. Umbraco Form 中需要为一个Form的某个field设置特别的CSS样式

    在项目开发中,我有一个需求,需要建立一个页面,这个页面上有一个form, 这个form上有一个checkbox, 就是普通的接受terms & conditions, 类似下图 这个项目中的U ...

  9. python 根据字典中的key,value进行排序

    #coding=utf-8 import requests,json,collections,base64,datetime def sort(datas): data=json.dumps(data ...

  10. PAT甲 1095 解码PAT准考证/1153 Decode Registration Card of PAT（优化技巧）

    1095 解码PAT准考证/1153 Decode Registration Card of PAT(25 分) PAT 准考证号由 4 部分组成: 第 1 位是级别,即 T 代表顶级:A 代表甲级: ...