老版的caffe在BVLC的github上已经找不到,如果要想下载老版caffe可以下载微软的caffe版本:https://github.com/Microsoft/caffe 网上的大多安装caffe教程都是基于老版的caffe. 常规错误参考:https://www.cnblogs.com/cxyxbk/p/5902034.html win10+VS2017 如果只编译libcaffe项目按照网上的流程,基本可以OK 如果还编译其他项目,可能会出现以下问题,以编译upgrade_net_p

刚来公司用的服务器,分配给自己账号,安装了caffe,配好了Makefile.config中的MATLAB dir. 之后问题来了 解决方法: 在Makefile里面,大约第410行那一句话CXXFLAGS += -MMD -MP下面添加CXXFLAGS += -std=c++11,最后是这样CXXFLAGS += -MMD -MPCXXFLAGS += -std=c++11然后在caffe根目录下make clean,make all. 之后再matcaffe,successfully.耶!

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

你左手是内存,右手是显存,内存可以打死显存,显存也可以打死内存. —— 请协调好你的主存 从硬件说起 物理之觞 大部分Caffe源码解读都喜欢跳过这部分,我不知道他们是什么心态,因为这恰恰是最重要的一部分. 内存的管理不擅,不仅会导致程序的立即崩溃,还会导致内存的泄露,当然,这只针对传统CPU程序而言. 由于GPU的引入,我们需要同时操纵俩种不同的存储体: 一个受北桥控制,与CPU之间架起地址总线.控制总线.数据总线. 一个受南桥控制,与CPU之间仅仅是一条可怜的PCI总线. 一个传统的C++程

你需要一个管家,随手召唤的那种,想吃啥就吃啥. ——设计一个全局线程管理器 一个机器学习系统,需要管理一些公共的配置信息,如何存储这些配置信息,是一个难题. 设计模式 MVC框架 在传统的MVC编程框架中,通常采取设立数据中心的做法,将所有配置信息存在其中. 同时,将数据中心指针共享至所有类,形成一个以数据为中心,多重引用的设计模式. 如图,以MFC默认编程思路为例: 这种编程框架,虽然思路清晰,但是需要将共享指针传来传去,显得相当赘余. 全局静态框架 这是一种新手程序员经常习惯干的事. 不设立

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

http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html 按着官网的步骤:https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows     拉下就看见了 看着下面的文档(来自[http://blog.sina.com.cn/s/blog_144ccf27c0102x0di.html]):真的非常感谢这篇文章,在这里再次谢谢原文的作者,谢谢!   环境:visual2013,Windows7,MATLAB2014,anacond

1.前置条件验证 (1) Ubuntu14.04操作系统. (2) 检验计算机是否为NVIDIA显卡,终端输入命令 $ lspci | grep -invidia  (3) 检验计算机是否为x86_64架构(x86架构64位系统),终端输入命令 $ uname -m && cat /etc/*release  (4) 安装gcc,并检查gcc版本是否大于4.6,Ubuntu14.04默认版本为4.8,终端执行下述命令安装即可 $ sudo apt-get install g++ 终端输入命

学习深度学习已有一段时间了,总想着拿它做点什么,今天终于完成了一个基于caffe的人脸检测,这篇博文将告诉你怎样通过caffe一步步实现人脸检测.本文主要参考唐宇迪老师的教程,在这里感谢老师的辛勤付出. 传统机器学习方法实现人脸检测: 人脸检测在opencv中已经帮我们实现了,我们要把它玩起来很简单,只需要简简单单的几行代码其实就可以搞定.(haarcascade_frontalface_alt.xml这个文件在opencv的安装目录下能找到,笔者的路径是:E:\opencv2.4.10\ope

 [Tensorflow]环境搭建vs2017+win10+py3.6+cuda9.1+cudnn7+tf1.5 一.安装cuda 9.1+VS2017   一路下一步即可,环境变量cuda会自动配好.   安装完后,在主目录搜索deviceQuery.exe,跑一跑测试下就好了(成功最下一句是:RESULT PASS).   vs2017和cuda 9.1同时安装的,虽然cuda暂时提示找不到vs,但是不影响.   二.安装cudnn7.0   下载后解压,然后复制文件:   3. Copy

在VS2017(VC15)上配置opencv4.0.1环境   转 https://blog.csdn.net/GoldenBullet/article/details/86016921 作为萌新最初听说到opencv,以为是一个集成开发环境IDE.后来因为毕设原因不得不去使用opencv,才了解到OpenCV是一个广受欢迎的开源计算机视觉库 ,它提供了很多函数,实现很多计算机视觉算法,从最基本的滤波到高级物体检测皆有涵盖.换言之,opencv只不过是一个写好的库,方便在编程的时候对视觉数据进行

1.http://www.boost.org/     下载boost库. 2.解压到 D:\ProgramFiles\boost 3.环境配变量配置     VS2017更加注重跨平台性,安装文件较多,VC有三个版本,分别是arm.Hostx64.Hostx86,我们使用Hostx64.     注意,需要使用cl.exe. 默认安装时,编译器cl.exe并不在环境变量中,需要配置.       测试环境变量:     运行输入cmd,输入cl,若显示:'cl' 不是内部或外部命令,说明没有环

    学习caffe第一天,用SSD上上手. 我的根目录$caffe_root为/home/gpu/ljy/caffe    一.运行SSD示例代码    1.到https://github.com/weiliu89/caffe.git下载caffe-ssd代码,是一个caffe文件夹    2.参考已经配好的caffe目录下的makefile.config修改￥caffe_root下的makefile.config.    3.在$caffe_root下打开命令行终端,输入以下命令 make

从Hinton在science上发表深度学习训练开创新的文章以来,深度学习火了整整有3年多,而且随着新的硬件和算法的提出,深度学习正在应用于越来越多的领域,发挥其算法的优势. 实验室并没有赶上第一波深度学习热,但是让人高兴的是最近终于配了一台超级电脑,虽说和谷歌.百度几百个上千个GPU跑算法的设备不能比,但是好歹终于有了搭建自己的深度学习平台,想想还很是兴奋.最近这几天忙着搭建深度学习平台,把现在最火的Caffe框架代码跑通,从最初对ubuntu的菜鸟到现在顺利搭建起深度学习平台,中间走了很多弯

以前的项目格式使用的是 csproj 的格式,但是 .net core 支持使用 project.json 格式的项目文件,后来还是决定不使用这个格式. VS2017 的项目格式更好读.更简单而且减少了 git 冲突. 本文来告诉大家如何从 VS2015 和以前的项目格式修改为 VS2017 项目格式. 在迁移之前,我需要告诉大家,现在是2018年1月15日,最新的项目格式只有对下面的项目支持 class library projects 类库项目 console apps 控制项目 ASP.N

由于虚拟机下的Ubuntu系统一般不包含GPU,故这次安装时为了在无GUP环境下运行caffe.所以只需安装CPU版本的caffe 由于本机是window10系统,所以想尝试caffe就在自己电脑上整了一个虚拟机(详情可见:win10系统搭建虚拟机:VMware Workstation Player 12环境+Ubuntu Kylin 16.04 LTS系统),然后昨天在自己虚拟机上配置了一个caffe环境. 其中,只是尝试着搭建了一个CPU版本的caffe,Ubuntu16.04中自带了pyt

本页是转载caffe的一个介绍,之前的页面图都down了,更新一下. 目录 简介 要点记录 提问 总结 简介 报告时间是北京时间 12月14日 凌晨一点到两点,主讲人是 Caffe 团队的核心之一 Evan Shelhamer.第一次用 GoToMeeting 参加视频会议,效果真是不错. 报告后分享出了 视频 和 展示文件.另一讲座,cuDNN: Accelerating Convolutional Neural Networks using GPUs,视频 和 展示文件 也已放出. Caff

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

ubuntu安装过程(硬盘安装)http://www.cnblogs.com/zhbzz2007/p/5493395.html“但是千万不要用麒麟版!!!比原版体验要差很多!!!”开关机的时候电脑最上面 有一行 提示 一晃即过,/dev/sda6: clean(未知,单没关系)http://blog.csdn.net/xuezhisdc/article/details/48649575(意义) 1.教程1http://blog.csdn.net/zwyjg/article/details/163

参考:http://www.echojb.com/cuda/2017/03/15/350138.html https://www.zhihu.com/question/56111727 第一步:首先确定你当前的window版本(win 7,win8,win10),操作系统(32,64),是否GPU等.本人CPU GPU均配置完成,但是如果要做深度实验的话,除非你cpu配置特别高,否则还是建议GPU来跑. 第二步:确定好了当前的计算机情况,下面就开始下载相关文件 (1) 首先确定自己是否安装vs2