caffe windows10 vs2015 cuda8.0 ->vs2013】的更多相关文章

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百度:win10 caffe vs2015 编译caffe.sln工程参见->这里 caffe训练参见->这里 参见->这里 Windows+VS2013爆详细Caffe编译安装教程…
windows 10 64bit下安装Tensorflow+Keras+VS2015+CUDA8.0 GPU加速 原文见于:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 作者 xushiluo 关注 2016.12.21 20:32* 字数 3096 阅读 12108评论 18喜欢 19 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Py…
所需环境工具: 1. Windows 10 2. VS2013 3. Windows版本的caffe工具包,地址:https://github.com/Microsoft/caffe 4. Anaconda2-4.4.0-Windows安装包,地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 5. CUDA8.0,地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 6. cuDNN ,地…
首先声明,本文借鉴自:http://blog.csdn.net/u011314529/article/details/51505029 所以,可参考链接的博文.但原文有个瑕疵就是,cublas.lib错写成了cudlas.lib. 其次,我还是记下我的CUDA8.0的安装和测试过程,是为备忘. 步骤如下: 1.下载安装CUDA: 1.1  下载.请到 cuda官网,选择合适的版本.如果版本不合适,安装的时候会提示的,但还是下载最新的比较好: 1.2  安装.双击cuda_7.5.18_win10…
原文地址:http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f0 写在前面的话 2016年11月29日,Google Brain 工程师团队宣布在 TensorFlow 0.12 中加入初步的 Windows 支持.但是目前只支持64位,而且Python版本为3.5版本,需要CUDA 8.0 .之前Tensorflow对windows的支持并不好,导致如果需要使用它,需要转移到Linux平台,或者使用Cygwin什么的,总之挺麻烦,现在好了.麻烦事google帮我们解决了.感…
一.需要安装的软件 1)vs2013,我是在http://www.52pojie.cn/thread-492326-1-1.html这个网址安装的.我之前用的是vs2012,按照网上的配置教程会爆各种错误,NuGet包总是还原失败,调试了一整天都没弄成功,最终还是安装了vs2013,才使配置过程一切顺利,所以还是建议安vs2013. 2)matlab R2014a,这是我用的matlab版本,如果不打算配置matlab这个接口的话可以不用下载这个. 3)cuda 8.0,cuda的下载与安装介绍…
1,首先说下环境和配置 配置: 环境:windows10,vs2013 community,cuda8.0,caffe,cudnn4 注意:先要安装好显卡驱动(我的显卡是1070),这里的例子只开通了matlab接口,需要用python可以安装anacoda并打开python接口. 2,准备文件 例子中用的文件:链接:http://pan.baidu.com/s/1hsBNI3i 密码:cynd 注意一:处理cudnn有两种方式,其一是在vs的属性文件中给出目录:另一是将cudnn的文件放到C:…
Caffe在以下环境安装:Win10+CUDA8.0+Cudnn5.0+VS2013+Matlab2016a 最近于导师要求下,从头学习Caffe.之前接触了CNN进行了图片分类,后导师提起过Caffe一词,因种种原因,一直在回避这个炙手可热的工具.如今下决心要深入学习它,就把我的心路历程及经验分享给大家. 最开始我很盲目,一看网上教程就开始下载软件,进行安装,在第一步CUDA的安装上面就吃到不少苦头,折腾好久才知道自己的电脑根本不能安装caffe环境,最重要的是缺少英伟达NVIDIA显卡,后在…
1. 安装cuda8.0 1)先去官网下载cuda8.0  https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 2)下载完之后进行安装,安装时间有点长,请耐心等待,默认是安装在c盘目录下 安装完后会生成两个系统变量: CUDA_PATH C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8. CUDA_PATH_V8_0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit…