0 引言 今天花了一天,完成了整个caffe的dockerfile编写,其支持python3.6.6,这里主要的注意点是protobuf的版本(在3.6.0之后,只支持c11),还有在制作镜像的时候注意,尽可能少的创建镜像层,并且及时在当前层删除不要的数据,以减少镜像本身大小. FROM nvidia/cuda:9.0-cudnn7-devel-centos7 COPY ./caffe /caffe # 将官网github项目下下来,并只修改里面的Makefile.config(下面列出) CO…

Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换 Caffe的优势 上手快:模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出.Caffe给出了模型的定义.最优化设置以及预训练的权重,方便立即上手. 速度快:能够运行最棒的模型与海量的数据.Caffe与cuDNN结合使用,测试AlexNet模型,在K40上处理每张图片只需要1.17ms. 模块化:方便扩展到新的任务和设置上.可以使用Caffe提供的各层类型…

Docker是开源的应用容器引擎.若想简单了解一下,可以参考百度百科词条Docker.好像只支持64位系统. Docker官网:https://www.docker.com/ Docker - 从入门到实践:https://yeasy.gitbooks.io/docker_practice/content/ Pdf版下载:http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9743400 caffe官网:http://caffe.berkeleyvision.o…

查看所有的images sudo docker images 利用某个image生成container sudo docker run -it --net=host -v /home/tingting/Dropbox/code/craterDetection/docker:/root/workspace tingting/caffe:version1 bash 打开jupyter notebook jupyter notebook 在浏览器中输入:localhost:8890 这里一定要注意,有…

[最近一直想要学习caffe,但是苦苦纠结于环境安装不上,真的是第一步都迈不出去,还好有docker的存在!下面,对本人如何利用docker安装caffe做以简单叙述,不属于教程,只是记录自己都做了什么,方便以后查看,本人菜鸟一枚,虽然安装上了,但很多细节并不清楚] 为了能够在安装docker时方便一些,毅然决然将window7换为了ubuntu系统! 1. 安装docker (具体参考) sudo apt-get intasll docker.io 2. pull一个caffe的image 直…

issue: Error when Building GPU docker image for caffe: Unsupported gpu architecture 'compute_60' reason: CUDA < 8.0 solution: In the Makefile.example, try commenting out the *_60 and *_61 lines (for compatibility with CUDA < 8.0). CUDA_ARCH := -genc…

前言: Docker安装倒是很简单,按照步骤轻松完成,但是在联网方面还是出现问题,大概是伟大的祖国防火墙将其拦下,但在开发中要遇山开山,见水搭桥.在其中我将解决方法记录下来,每次解决了困难想分享找不到地方,就把它写下来自己看吧,见证自己的成长. 正文: (一)安装Docker 安装环境:Ubuntu 16.04(LTS) 1.简单方法 # sudo apt-get update # sudo apt-get install docker 完成! 但是这种方法有一个缺点:安装的不一定是最新的doc…

1.安装docker 2.下载caffe docker镜像 docker pull bvlc/caffe:gpu 可以去https://hub.docker.com/search/?q=SSD%20caffe&type=image搜索想要的caffe版本 3.docker images 查看镜像 4.运行caffe容器 docker run -t -i bvlc/caffe:gpu /bin/bash 5.import caffe 成功... 通过docker安装caffe,比自己手动配置环境,…

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…

一.caffe 和 docker的安装编译 docker pull caffe镜像(注意使用docker安装省去安装CUDA和cudnn的安装.) 安装相关依赖包 安装opencv3(使用源码安装) 下载opencv源码到 /opt 目录下,解压并进入opencv-3.1.0目录; mkdir build # 创建编译的文件目录   cd build cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=Release -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local ..  …