转载:https://blog.csdn.net/thesby/article/details/50512886 编译caffe-master时遇到的问题,__float128未定义,使用到cuda版本为7.5.18,boost为1.60,gcc为4.8,opencv为3.1,操作系统为ubuntu14.04,报错如下: /usr/local/include/boost/config/suffix.hpp(): error: identifier "__float128" is und…

前言 博主想使用caffe框架进行深度学习相关网络的训练和测试,刚开始做,特此记录学习过程. 环境配置方面,博主以为最容易卡壳的是GPU的NVIDIA驱动的安装和CUDA的安装,前者尝试的都要吐了,可以参见here.关于CUDA的安装,主要需要检查各个相关方面是否满足版本的匹配,最重要的是NVIDIA驱动版本.linux内核版本和CUDA版本是否匹配,具体的要求可以参见nvidia的官网. 一定要先安装NVIDIA的驱动,否则会出错,使用多种方法都没有安装成功,最后重装系统,使用最笨的更新系统软…

CXX/LD -o .build_release/tools/test_net.binCXX/LD -o .build_release/tools/convert_annoset.binCXX/LD -o .build_release/tools/device_query.binCXX/LD -o .build_release/tools/extract_features.binCXX/LD -o .build_release/tools/get_image_size.binCXX/LD -o…

步骤简述: 1.安装GPU驱动(系统适配,不采取手动安装的方式) 2.安装依赖(cuda依赖库,caffe依赖) 3.安装cuda 4.安装cudnn(只是复制文件加链接,不需要编译安装的过程) 5.安装caffe 6.安装pycaffe 7.安装matcaffe  获取资源 cuda8.0 , cudnn ,caffe-master (暂未提供,网上下载) caffe-master:  git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 1.安装GPU(系统…

1.编译时候出现 make: * [.build_release/examples/siamese/convert_mnist_siamese_data.bin] Error 1 /usr/local/lib/libopencv_imgcodecs.so: undefined reference to TIFFReadDirectory@LIBTIFF_4.0' /usr/local/lib/libopencv_imgcodecs.so: undefined reference toTIFFWr…

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:…

已有条件: ubuntu14.04+cuda7.5+anaconda2(即python2.7)+matlabR2014a 上述已经装好了,开始搭建caffe环境. 1. 装cudnn5.1.3,参照:2015.08.17 Ubuntu 14.04+cuda 7.5+caffe安装配置 详情:先下载好cudnn-7.5-linux-x64-v5.1-rc.tgz安装包(貌似需要官网申请) 解压: tar -zxvf cudnn-7.5-linux-x64-v5.1-rc.tgz cd cuda s…

折腾了几天,终于在windows系统上成功配置了Caffe环境,期间遇到了很多问题,每个问题的解决也都花了不少时间,查过挺多资料,感觉挺有意义,这里写篇博客记录一下. 原来我使用的CUDA版本是7.5,参照win7环境下CUDA7.5的安装.配置与测试(VS2010) 辛辛苦苦编译生成了caffe.exe,愣高兴了一晚,结果当我用caffe对手写字体库mnist进行训练时,悲剧了!运行时出现 CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime…

有时候,多坚持一小下下就成功了,遇到问题就频繁重装系统并不可取!放弃很容易,但坚持真的很酷! 1.安装依赖库也能出问题 命令行输入: sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler 出现错误: Could not find /boot/grub/menu.lst file. Would you like /boo…

参考博客: https://blog.csdn.net/muyouhang/article/details/54773265 https://blog.csdn.net/hhh0209/article/details/79830988 新建caffe的属性表,caffe_gpu_x64_release.props 将NugetPackages,caffe,CUDA中的头文件加进去 属性-C/C++-附加包含目录: D:\caffe20190311\NugetPackages\OpenCV.2.4…

因为想梳理data_layer的过程.整理一半发现有几个很重要的头文件就是题目列出的这几个: 追本溯源,先从根基開始学起.这里面都是些什么鬼呢? common类 命名空间的使用:google.cv.caffe{boost.std}. 然后在项目中就能够任意使用google.opencv.c++的标准库.以及c++高级库boost. caffe採用单例模式封装boost的智能指针(caffe的灵魂).std一些标准的使用方法.重要的初始化内容(随机数生成器的内容以及google的gflags和gl…

如何在 centos 7.3 上安装 caffe 深度学习工具   有好多朋友在安装 caffe 时遇到不少问题.(看文章的朋友希望关心一下我的创业项目趣智思成) 今天测试并整理一下安装过程.我是在阿里云上测试,选择centos 7.3 镜像. 先安装 epel 源 1 yum install epel-release 安装基本编译环境 1 2 yum install protobuf-devel leveldb-devel snappy-devel opencv-devel boost-dev…

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N…

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…

@import url(http://i.cnblogs.com/Load.ashx?type=style&file=SyntaxHighlighter.css); @import url(/css/cuteeditor.css); 最近把cpp代码从开发机放到编译机去,遇到了不少路径问题,所以记录了本文. 一.安装方法 安装boost的时候,其实很简单,按如下步骤安装: wget http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.54.0/…

库名称 开发语言 支持接口 安装难度(ubuntu) 文档风格 示例 支持模型 上手难易 Caffe c++/cuda c++/python/matlab *** * *** CNN ** MXNet c++/cuda python/R/Julia ** *** ** CNN/RNN * TensorFlow c++/cuda/python c++/python * ** * CNN/RNN/- *** 安装难度: (简单) –> **(复杂) 文档风格: (一般) –> **(好看.全面)…

一.准备 系统:win10 显卡:gtx1050Ti 前期的一些必要软件安装,包括python3.5.matlab2016.vs2015.git, 可参考:win10+vs2015编译caffe的cpu debug版本.部署matcaffe - tingpan - 博客园  http://www.cnblogs.com/smbx-ztbz/p/9195243.html 二.安装 1.安装显卡驱动388.13-desktop-win10-64bit-international-whql.exe h…

一.编译caffe 1.安装python-3.5.2-amd64.exe https://www.python.org/ftp/python/3.5.2/python-3.5.2-amd64.exe 2.安装matlab2016 3.安装vs2015 4.安装git 5.新建D:\Projects,进入该文件夹,下载源码 git clone:git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 6.进入caffe文件夹 cd caffe 7.切换分支 git c…

一. 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…

Caffe源码(caffe version:09868ac , date: 2015.08.15)中有一些重要文件,这里介绍下syncedmem文件. 1.      include文件: (1).<caffe/common.hpp>:此文件的介绍可以参考:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/54955236  : (2).<caffe/util/math_functions.hpp>:此文件的介绍可以参考: http…

库名称 开发语言 支持接口 安装难度(ubuntu) 文档风格 示例 支持模型 上手难易 Caffe c++/cuda c++/python/matlab *** * *** CNN ** MXNet c++/cuda python/R/Julia ** *** ** CNN/RNN * TensorFlow c++/cuda/python c++/python * ** * CNN/RNN/… *** 安装难度: (简单) –> **(复杂) 文档风格: (一般) –> **(好看.全面)…

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. 最新补充:我需要一台DIY的Deep learning workstation. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化…

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…

Nvidia CUDA Toolkit的安装(cuda) PS:特别推荐*.deb的方法,目前已提供离线版的deb文件,该方法比较简单,不需要切换到tty模式,因此不再提供原来的*.run安装方法,这里以CUDA 7.5为例. 一.CUDA Repository 1.1 安装所需依赖包 sudo apt-get install build-essential # basic requirement # sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb…

修改build_win.cmd如下: @echo off @setlocal EnableDelayedExpansion :: Default values if DEFINED APPVEYOR ( echo Setting Appveyor defaults if NOT DEFINED MSVC_VERSION set MSVC_VERSION=14 if NOT DEFINED WITH_NINJA set WITH_NINJA=1 if NOT DEFINED CPU_ONLY se…

Caffe支持CUDA,Caffe和TensorFlow没有给出分布式的版本, 可以使用多gpu,Caffe通过直接在执行指令后面加上-gpu 0,1…

由于项目需要,要使用boost,所以在网上找了一些例子帮助理解,其中遇到很多问题,再次总结记录一下.#include <boost/archive/text_oarchive.hpp> #include <boost/archive/text_iarchive.hpp> #include <boost/array.hpp> #include <iostream> #include <sstream> std::stringstream ss; v…

首先,Blob使用的小例子(通过运行结果即可知道相关功能): #include <vector> #include <caffe/blob.hpp> #include <caffe/util/io.hpp>//磁盘读写 #include <iostream> using namespace std; using namespace caffe; int main() { Blob<float> a; cout<<"Size:…

最近把cpp代码从开发机放到eclipse时,遇到了不少路径问题. 安装boost的时候,其实很简单 wget http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost/1.54.0/boost_1_54_0.tar.gz tar -xzvf boost_1_54_0.tar.gz cd boost_1_54_0 ./bootstrap.sh --prefix=/usr/local ./b2 install --with=all boost库被安装在/u…

https://blog.csdn.net/flygeda/article/details/78638824 本文主要是对近期参考的网上各位大神的博客的总结,其中,从安装系统到跑通程序过程中遇到的各种问题,笔者会详细分析,有一些问题在网上都查不到.这些环境配置上的坑希望以后不要再踩到一.安装Ubuntu 16.04双系统原文是“简书”上的大神的帖子,非常详细,笔者完全按照文章的步骤安装的,并没有遇到问题 : Win10和Ubuntu16.04双系统安装详解:Ubuntu镜像官网下载,Ubuntu…