Step1: 修改caffe-master中的Makefile.config 提示:可以到文件中直接“ctrl+f”,键入相应大写字母即可查找到相应位置. Step2:编译接口.如果之前编译caffe环境时候,已经runtest过了的话,可以直接编译接口,在caffe-master目录下打开终端,输入: make catcaffe. 注:一定记得在这步之前修改Makefile里地址,至于如果是CPU版的话,记得同时去“ONLY CPU”的“#”,相信之前在配置环境的时候已经注意到了. Step3…

参考博文:http://blog.csdn.net/thystar/article/details/50720691 0. Caffe安装及Matlab安装 1. Caffe中matcaffe配置 caffe的Matlab中只支持gcc-4.7,但是ubuntu14.04默认安装的是gcc-4.8.如果直接编译会出现warning,但最终也会显示编译成功.当然也可以选择安装gcc-4.7并降级,步骤如下: 下载并安装gcc-4.7和g++-4.7 sudo apt-get install gcc…

一般情况下不愿意使用Caffe的Matlab接口,总觉得Linux版的Matlab很难配置,但是现在搞目标检测,得到的源码是使用的Caffe的Matlab接口,只能硬着头皮上了. (1)修改caffe-master/Makefile.config 这一步主要是在Caffe的编译配置文件Makefile.config中加入Matlab的路径.注意路径文件夹是要包含Matlab安装目录的“bin”文件夹的. (2)编译接口.这里默认已经编译好了Caffe源码主体部分.所以直接编译接口.在caffe-…

一.编译caffe的matlab接口 在我的这篇博客windows-caffe配置已经说了怎么编译了,这里就略过了. 编译成功后,会得到如下图所示文件: matlab接口就在matcaffe文件夹里.进入如下图所示目录,如果生成了caffe_mexw64文件,则说明matlab接口编译成功了. 二.配置 1.先在系统环境变量(path)里添加:D:\caffe-microsoft\caffe-master\Build\x64\Release 2.在matlab里添加文件夹:D:\caffe-mi…

不多说,直接上干货! 笔者花了很长时间才装完,主要是cuda安装和opencv安装比较费劲,cuda找不到32位的安装包只好重装64位的ubuntu系统,opencv 也是尝试了很久才解决,这里建议用2.4.9版本.其实如果没用GPU的话不需要安装cuda,不过为了后续兼容性的考虑,系统强烈建议64位的.下面是 对自己的安装过程记录备忘,有些主要参考网上的文章,所以有些过程就直接用了原来文章中的内容. caffe在git上的源码:https://github.com/BVLC/caffe 环境:…

前言: 最近在学习深度学习,最先要解决的当然是开源框架的环境安装了.之前一直在学习谷歌的Tensorflow开源框架,最近实验中需要跟别人的算法比较,下载的别人的代码很多都是Caffe的,所以想着搭建好Caffe环境跑别人的代码.这中间经历过很多弯路,开始是入了Ubuntu16.04的坑,很多教程都说GCC版本不匹配,需要降级,我也尝试过发现很多坑:另外,就是安装matlab版本的Caffe以及安装GPU版本的Caffe,都经历了很多的波折,这前后摸索大概花了半个月左右.最后发现Ubuntu14…

Caffe 提供了matlab接口,可以用于提取图像的feature.…

一.版本 linux系统:Ubuntu 14.04 (64位) 显卡:Nvidia K20c cuda: cuda_7.5.18_linux.run cudnn: cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-rc 二.下载 Ubuntu 14.04下载地址:http://www.ubuntu.com/download/desktop (64bit) cuda7.5下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads/  ,下载对应的操作系统和版本…

编译MatCaffe 转自: http://blog.csdn.net/ws_20100/article/details/50525879 使用如下命令编译MatCaffe make all matcaffe 1 之后,你可以用以下命令测试MatCaffe: make mattest 1 如果你在运行上面命令时,遇到如下错误:libstdc++.so.6 version ‘GLIBCXX_3.4.15’ not found,说明你的Matlab库不匹配.你需要在启动Matlab之前运行如下命令:…

blob 简述 方法: shape reshape get_diff set_diff 私有方法: check_and_preprocess_shape check_and_preprocess_data check_data_size_matches get_net(model_file,weight_file,phase_name)  简述 生成网络 (模型文件,模型参数,训练train还是测试test) 方法: get_solver 简述 生成解决方案 io  简述 输入输出函数 方法:…