caffe是好用,可是配置其环境实在是太痛苦了,依赖的库很多不说,在VS上编译还各种报错,你能想象那种被一百多个红色提示所笼罩的恐惧.  且网上很多教程是VS2013环境下编译的,问人很多也说让我把15卸载了装13,我的答案是:偏不  记下这个艰难的过程,万一还要再来一次呢-- Attention:  本文使用的caffe windows环境配置为:  VS2015+CMake3.7.2+Python2.7+Anaconda2-4.3.1(X64)+CUDA8.0(x64)+cuDNN v5.1…

对于caffe的系统一般使用linux系统,当然也有windows版本的caffe,不过如果你一开始使用了windows下面的caffe,后面学习的过程中,会经常遇到各种错误,网上下载的一些源码.模型也往往不能快速的跑起来,因为貌似caffe的官方只提供了linux版本,而且caffe在不断的快速迭代更新中,如果不使用原版的话,后面编译出现什么问题,自己怎么错的,自己都不知道.本篇博文主要讲解快速搭建caffe环境: 电脑系统:ubuntu 14.04 显卡:GTX 850 在ubuntu下要完…

docker 安装参见docker官网,当cmd出现以下图像时安装正确; 然后进行bvlc/caffe环境创建,有两种,一种是直接pull github的bvlc,一种是本地创建image,直接使用github编译好的caffe1.0.0 python2.7.3 然后出现以下就算成功 可以查看下: 然后就可以进入caffe环境了: 接下来就像在Linux里一样使用python 和caffe了 输入exit退出交互式…

相信看这篇文章的都知道caffe是干嘛的了,无非就是深度学习.神经网络.计算机视觉.人工智能这些,这个我就不多介绍了,下面说说我的安装过程即遇到的问题,当然还有解决方法. 说下我的环境:1>虚拟机:VM Workstation 12 Player 2>OS:redhat7.1 虚拟机装好之后因为RedHat的yum服务是收费的,为了倒腾免费yum源看网上的教程,坑了一b,浪费了N久时间,最后得高人指点得以成功,写了个blog:redhat配置免费yum源 步入正题,安装caffe.再次建议大家…

虚拟机下的Ubuntu16.04+caffe+onlycup 官网的step很重要,要跟着官网,的步骤来:http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html 然后对照:http://blog.csdn.net/firethelife/article/details/51926754 ======================[关于注意和报错]=================== ---------------------------------…

1.VS安装 VS社区版(个人免费): http://download.microsoft.com/download/B/4/8/B4870509-05CB-447C-878F-2F80E4CB464C/vs2015.com_chs.iso https://ultraiso.en.softonic.com/download安装utrol iso 打开iso文件,提取到目标文件夹 安装时选自定义安装,只选一个 2.cuda安装 第一步 下载cuda 第二步 运行安装 直接默认路径即可 安装完毕环境…

首先安装以下库或软件 sudo apt-get install gitsudo apt-get install      libprotobuf-dev     libleveldb-dev    libsnappy-dev      libopencv-dev      libhdf5-serial-dev      protobuf-compilersudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-devsudo apt-ge…

Caffe+Anconda3+VS2015+Win10(64位)环境搭建 Caffe on Windows (Visual Studio 2015+CUDA8.0+cuDNNv5) Win10+VS2015 caffe环境搭建(极其详细)…

操作系统: bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/tools$ cat /etc/issue Ubuntu LTS \n \l Python版本: bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/tools$ python --version Python pip版本: bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/tools$ pip --…

python版本的faster-rcnn见我的另一篇博客: py-faster-rcnn(running the demo): ubuntu14.04+caffe+cuda7.5+cudnn5.1.3+python2.7环境搭建记录 1. 首先需要配置编译caffe的环境,并降级gcc为4.7.见: ubuntu14.04下安装cudnn5.1.3,opencv3.0,编译caffe及matlab和python接口过程记录(不好意思,这也是我自己写的) 2. clone 源码: git clon…