caffe学习--cifar10学习-ubuntu16.04-gtx650tiboost--1g--02 训练网络: caffe train -solver examples/cifar10/cifar10_quick_solver.prototxt I1025 09:52:16.952167 7453 sgd_solver.cpp:105] Iteration 3700, lr = 0.001 I1025 09:52:18.843194 7453 solver.cpp:218] Iterati…

兜兜转转,兜兜转转; 一次有一次,这次终于把Faster R-CNN 跑通了. 重要提示1:在开始跑Faster R-CNN之前一定要搞清楚用的是Python2 还是Python3. 不然你会无限次陷入一下错误: from ._caffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, \ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit_…

深度学习从12年开始打响,配置深度学习环境软件一直是一个头疼的问题,如何安装显卡驱动,如何安装CUDA,如何安装CUDNN:Ubuntu官方一直吐槽Nvidia显卡驱动有问题,网上大神也给出了关闭lightm巴拉巴拉之类的解决方法,有时候倒腾一星期也不见得安装成功,之前听一位师兄提起一种方法,然而在网上搜索也搜索不到,这里给出安装的教程,供大家参考 Ubuntu安装好,显卡插上去之后,一般的,配置pytorch,tensorflow,mxnet,caffe等深度学习环境需要做三件事情 1．安装N…

本来就对Linux不熟悉,经过几天惨痛的教训,参考了不知道多少篇文章,终于把环境装好了,每篇文章或多或少都有一些用,但没有一篇完整的能解决我安装过程碰到的问题,所以决定还是自己写一篇我安装过程的教程,有些参考的文章会给出原地址,比较大众的教程就没有给出了. 本文写于2018年7月27日,注意下时效性,有问题欢迎留言 1. 安装Ubuntu16.04 系统下载地址: http://releases.ubuntu.com/16.04/ 下载64位系统:ubuntu-16.04.4-desktop-a…

本来就对Linux不熟悉,经过几天惨痛的教训,参考了不知道多少篇文章,终于把环境装好了,每篇文章或多或少都有一些用,但没有一篇完整的能解决我安装过程碰到的问题,所以决定还是自己写一篇我安装过程的教程,有些参考的文章会给出原地址,比较大众的教程就没有给出了. 本文写于2018年7月27日,注意下时效性,有问题欢迎留言 1. 安装Ubuntu16.04 系统下载地址: http://releases.ubuntu.com/16.04/ 下载64位系统:ubuntu-16.04.4-desktop-a…

引用了下文的资料,在此感谢! http://www.cnblogs.com/alexcai/p/5468164.html http://blog.csdn.net/garfielder007/article/details/51480844 第一.cifar数据集的知识 The CIFAR-10 dataset The CIFAR-10 dataset consists of 60000 32x32 colour images in 10 classes, with 6000 images pe…

classification ./examples/cifar10/cifar10_full.prototxt ./examples/cifar10/cifar10_full_iter_70000.caffemodel.h5 ./examples/cifar10/mean.binaryproto ./examples/cifar10/labels.txt ~/Downloads/images/horse/.jpg sea@sea-X550JK:~/caffe$ classification --…

本文主要部分全部来源于ROS官网的Tutorials. Setup roscore # making sure that we have roscore running rosrun turtlesim turtlesim_node rosrun turtlesim turtle_teleop_key # Now you can use the arrow keys of the keyboard to drive the turtle around. ROS Topics sudo apt-g…

https://blog.csdn.net/jywowaa/article/details/52263711 学习中用到深度学习的框架,需要搭建caffe.theano和torch框架.经过一个月的不懈奋战,终于搭建好了框架.现在分享简单的搭建过程,为后面要用到深度学习框架的同学节省时间,写了这个博客.因为框架的搭建过程会出现各种问题,不同的硬件(如笔记本.台式机).不同的软件(如依赖库.编译器)和软件的版本(如编译器版本不同,编译框架时会找不到依赖库路径)之间有上百种组合,网络中遇到问题的情况…

原文地址:https://www.jianshu.com/p/842e36a8255c UEFI 模式下win10安装ubuntu16.04双系统教程 - baobei0112的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/baobei0112/article/details/77996570 游匣7559无法安装linux,怎么解决? - 知乎 https://www.zhihu.com/question/48422163?sort=created Dell i7559…

Lenet5的应用和原理.实现 ----------------------------------------------ubuntu16.04.2---------------------------------------------------------- ubuntu16.04.2: #获取数据 cd data/mnist sh get_mnist.sh #转换格式 sh examples/mnist/create_mnist.sh# 训练模型 sh examples/mnist/t…

caffe [CPU ONLY] 2017-01-15 最简单的安装配置方式: 不用GPU加速,使用OPENCV2.4图像库, 这是根据官方教程(链接如下)简化而得到. Ubuntu 16.04 or 15.10 Installation Guide 1. 软件源更新 刚刚安装好Ubuntu16.04的系统之后,第一步应该是更新软件源,有多种方式,这里使用的是直接编辑配置文件的方式. # 01在修改source.list前,最好先备份一份 sudo cp /etc/apt/sources.lis…

前言: 正文: 1.安装必要依赖包: sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get…

主要参照以下两篇博文:http://blog.csdn.net/g0m3e/article/details/51420565   http://blog.csdn.net/xuzhongxiong/article/details/52717285 我先做个说明,我曾经在两种环境下搭建过,下面说一下软硬件配置. 1)y480笔记本,GPU为GT650,软件环境为ubuntu16.04+cuda7.5+cudnn v4,后来因为编译caffe的时候报了一个包含“computer_64”的错,就把cu…

  深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号由52nlp 接上文<深度学习主机攒机小记>,这台GTX1080主机准备好之后,就是配置深度学习环境了,这里选择了比较熟悉Ubuntu系统,不过是最新的16.04版本,另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动,外加CUDA8.0,因为都比较新,所以踩了很多坑. 1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统,直接安装 Ubuntu16.04,从ub…

接上文<深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0>,我们继续来安装 TensorFlow,使其支持GeForce GTX 1080显卡. 1 下载和安装cuDNN cuDNN全称 CUDA Deep Neural Network library,是NVIDIA专门针对深度神经网络设计的一套GPU计算加速库,被广泛用于各种深度学习框架,例如Caffe, TensorFlow, Theano, Torch, CNTK等. The NVIDIA…

0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com…

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花…

docker学习笔记(一)—— ubuntu16.04下安装docker 原创 2018年03月01日 14:53:00 标签: docker / ubuntu 1682 本文开发环境为Ubuntu 16.04 LTS 64位系统,通过apt的docker官方源安装最新的Docker CE(Community Edition),即Docker社区版,是开发人员和小型团队的理想选择. 开始安装 由于apt官方库里的docker版本可能比较旧,所以先卸载可能存在的旧版本: $ sudo apt-ge…

事后补充比较全面的(找对资料真的省一半功夫):https://www.jianshu.com/p/5b708817f5d8?from=groupmessage Ubuntu16.04 + 1080Ti深度学习环境配置教程 ———————————————————————————————————————————— 以下是自己搭建环境时,所参考的有用资料: Anaconda完全入门指南 https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9 ubuntu16.04安装Anacon…

紧接着上一篇的文章<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(二)Ubuntu16.04+1080Ti显卡驱动>,这篇文章,主要讲解如何安装CUDA+CUDNN,不过前提是我们是已经把NVIDIA显卡驱动安装好了 一.安装CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构,它能利用英伟达GPU的并行计算引擎,比CPU更高效的解决许多复杂计算任务,想使用GPU就必须要使用CUDA.…

目录 深度学习环境搭建:Tensorflow1.4.0+Ubuntu16.04+Python3.5+Cuda8.0+Cudnn6.0 Reference 硬件说明: 软件准备: 1. 安装Ubuntu16.04 2. 安装显卡驱动 3.安装Cuda8.0 4. 安装Cudnn6.0 5. 清华源安装Anaconda 6. 安装tensorflow 7. 验证您的安装 运行一个简短的 TensorFlow 程序 8. 卸载cudnn5.1升级为cudnn6.0 深度学习环境搭建:Tensorflo…

前几天把刚拿到了2台GPU机器组装好了,也写了篇硬件配置清单的文章——<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(一)硬件选购和主机组装>.这两台也在安装Ubuntu 16.04和1080Ti显卡驱动,在安装Ubuntu的时候,踩过无数个坑,心力憔悴(...(｡•ˇ‸ˇ•｡)…),因此将踩过的坑以及对于的解决方案汇总出来,让大家少踩那些坑,过程实在是太磨人了. 一.配置 系统:Ubuntu16.04.3 GPU:GTX1080Ti 二.总体流程步骤 安装Ubuntu16.04 安装1080T…

目录 Fabric开发环境搭建 更新说明 教程环境及软件版本 Docker 安装Docker 配置用户组 配置Aliyun Docker加速器 安装docker-compose Go 下载源码 安装源码 Node.js && NPM Node.js源码安装 安装Python 安装Fabric范例.源码和Docker镜像 总结 Fabric开发环境搭建 Author:ljo0412@live.com 更新说明 在根据Fabric手册进行学习的过程中,遇到了一个严重的问题,导致无法向下继续,总…

写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些自己的经验,希望能对读者有所帮助.期间参考了许多前人的文章,后文会一一附上链接,在此先行谢过.在下能力有限,经验不足,请大家多多指教. 关键词:Ubuntu16.04 Server   深度学习环境搭建   安装   显卡驱动   CUDA8.0   cuDNN6.0   Bazel   源码编译 …

本文转载自:https://my.oschina.net/u/3837179/blog/1920756 在ubuntu中配置GPU的深度学习环境相较于win问题要多很多,这几天琢磨了一下Ubuntu下的环境配置,参考很多人的博客,也遇到了不少坑,好不容易配置成功了,希望写下来,和大家分享,避免大家走弯路.环境的配置主要是nvidia显卡驱动的安装,在驱动安装的过程中遇到了问题,可以参考博客后面的问题解决方案,主要步骤就是装nvidia驱动,然后是安装cuda和cudnn,这两个一般问题不大.配置…

平台信息:PC:ubuntu16.04.i5.七彩虹GTX1060显卡 作者:庄泽彬(欢迎转载,请注明作者) 说明:参考了网上的一堆的资料搭建了深度学习的开发环境,下班在宿舍折腾了好几个晚上才搞定,写篇文章记录一下. 一.安装Nvidia GTX1060显卡驱动 1.1 图1是本人使用的显卡,暂时没有那么多钱,买个便宜的玩玩,把显卡插入电脑主板,然后开启ubuntu系统, 图1 1.2 在终端输入lspci |grep VGA查看显卡型号,ubuntu系统自带了nouveau驱动,因此我们启动系…

目录 一.Ubuntu16.04 LTS系统的安装 二.设置软件源的国内镜像 1. 设置方法 2.关于ubuntu镜像的小知识 三.Nvidia显卡驱动的安装 1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动 2. 安装nvidia-384版本驱动 3. 重启系统,可以查看安装是否成功 四.CUDA9.0的安装 1. CUDA版本选择 2. 安装CUDA9.0 3. 设置环境变量 五.cuDNN7.3的安装 六.Tensorflow-1.12的安装 1. Python开发环境配置. 2. 创建Python…

不多说,直接上干货! 深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0…

Ubuntu16.04深度学习基本环境搭建,tensorflow , keras , pytorch , cuda Ubuntu16.04安装 参考https://blog.csdn.net/flyyufenfei/article/details/79187656 安装nvidia驱动 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update 选择安装驱动 ubuntu-drivers devices 查看自己显卡对应的驱动…