gflags 编译动态库 这里涉及到gflags的安装,原来使用 sudo apt-get install libgflags-dev 但是后面有人在环境中下载安装了libgflags的安装包,解压后直接安装: mkdir build cd build cmake .. make make test make install 网上很多博客都这样写,其实这是错误的安装方法,这种只能得到静态库. gflags 正确的安装方法是这样的: Need cmake >2.8.4 (current is 2.

1.前期准备 安装依赖 sudo yum install protobuf-devel leveldb-devel snappy-devel opencv-devel boost-devel hdf5-devel sudo yum install gflags-devel glog-devel lmdb-devel sudo yum atlas-devel cmake glibc-devel gcc-gfortran autoconf automake gcc gcc-c++ git libto

glog 是一个 C++ 日志库,它提供 C++ 流式风格的 API.在安装 glog 之前需要先安装 gflags,这样 glog 就可以使用 gflags 去解析命令行参数(可以参见gflags 安装教程).下面是 glog 的安装步骤: 安装方式一,下载原始代码编译: $ git clone https://github.com/google/glog.git $ cd glog $ mkdir build $ cmake .. $ make $ sudo make install 安装之

gflags是google开发的一套命令行参数解析工具,被很多软件系统所依赖,应该算是一个基础的库,安装其实很简单,但是如果在网上找的一些教程大部分都是安装后不能被其他软件调用的,因为默认使用cmake编译出的gflags只开启的静态库,当调用动态库时会报各种错误,正确开启方法应该是编译时开启动态链接库参数,然后才能被外部引用 源码仓库:https://github.com/gflags/gflags,下载稳定版即可,目前是2.2.2,安装之前确保有cmake 然后解压并进入目录: .tar.g

1.下载 git clone https://github.com/gflags/gflags 2.编译 进入源码目录(即gflags文件夹) cmake . make -j 24 sudo make install

安装caffe2 预先准备.安装gflags及autoconf及GLOG https://github.com/caffe2/caffe2/issues/1810 一.下载源代码通过网盘 https://blog.csdn.net/Gpwner/article/details/80068251?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg 二.解压文件,二次解压. $xz -d pytorch.tar.xz $tar -xvf  pytorch.tar 或者通过以下命令解压: tar x

1. 1.1 opencv static linux mkdir build & cd build cmake .. -LH  这句话用来查看编译选项  如果不知道编译啥  可以用这个查看一下~ cmake \-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/work/lib/opencv/ubuntu14/2.4.13 \-D BUILD_SHARED_LIBS=OFF \-D WITH_CUDA=OFF \-D WITH_OPENCL=OFF \-D BUILD_PERF_TESTS=OFF

查询引擎库介绍: http://www.infoq.com/cn/news/2012/10/Google-Supersonic/ Supersonic是一个面向列存储数据库的查询引擎库,它提供了一组数据变换原语.而且Google宣称,因为“大量使用了高速缓存感知算法.SIMD指令和矢量化执行,使之能够开发出现代超级流水线处理器的能力与资源”,这些数据变换原语“超级快速”. Supersonic有以下主要特性: 高速缓存感知 指令流水线 使用SIMD(Single Instruction Mult

Caffe是一种深度学习框架...blablabla...... Caffe要在ubuntu下安装 1. 安装依赖 sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev sudo apt-get install libgflags-dev li

安装Caffe指导书 环境: Linux 64位 显卡为Intel + AMD,非英伟达显卡 无GPU 一. 安装准备工作 1. 以管理员身份登录 在左上角点击图标,搜索terminal(即终端),以super 管理员身份登录: 命令:sudo su 输入password即可 2. 安装Boost 命令:sudo apt-get install libboost-all-dev 3. 安装BLAS(Intel MKL) (1)  下载 Intel MKL库,解压后安装 下载地址: https:/

前一段时间准备测试rocksdb,按照帖子和官网的例子,在安装过程中遇到一些问题.这里给出的是在Ubuntu下安装python使用的版本. 首先,要感谢这些帖子对我的帮助: 1:http://tech.uc.cn/?p=2592 2:http://bigkun.me/2014/01/22/rocksdb%E7%AC%AC%E4%B8%80%E7%AF%87%EF%BC%9A%E5%AE%89%E8%A3%85/ 3:http://askubuntu.com/questions/312173/in

MyRocks是facabook版将自主研发的MySQL分支,其源码位于为:https://github.com/facebook/mysql-5.6/ 首先需要安装以下: sudo yum install cmake gcc-c++ bzip2-devel libaio-devel bison \ zlib-devel snappy-devel sudo yum install gflags-devel readline-devel ncurses-devel \ openssl-devel

Caffe已经是第三次安装配置了,为什么是第三次呢?因为我实在是低估了深度学习对于硬件的要求.第一次我在自己笔记本上配置的单核,CPU only ...  结果是,样例数据跑了4小时,这还怎么玩?第二次在台式机上,因为台式机比较low,I5处理器4核,没有NVIDIA的GPU.我把别人训练好的模型下载下来,然后自己测试,发现真的成功了,心里小激动~ 然而,当我自己训练模型时,我训练7天.....  关键是7天了还在跑..... 心想,我这个穷逼难道要自己掏钱买个服务器?那怎么可能.还好,老师人非

Centos7下caffe的安装 原文地址:http://blog.csdn.net/s2392735818/article/details/49796017   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 很无奈的开个头,最近装了好几次caffe,前面由于没有记录完整而详细的过程,以致于这次安装的过程中除了很多问题,现在特此留博客一篇记录一下细节的部分,免得下次继续入坑. 首先列一下本文档下适合的环境,和已经成功安装的环境. 显卡:Telsa k20c/Quadro k5000 系统

一.安装配置 下载地址: https://code.google.com/p/gflags/downloads/list 解压安装: tar zxvf gflags-2.0.tar.gz && cd gflags-2.0 && ./configure && make 头文件目录为 /src/gflags ,链接库为 .libs/libgflags.{a,so} 简单 Demo 如下: #include <iostream> #include &l

71 mac boook pro 无 gpu 下caffe 安装 1.首先安装homebrew工具,相当于Mac下的yum或apt ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 2.安装Caffe依赖 $ brew install -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb $ brew tap homebrew/s

昨天在mac上折腾了一天都没有安装成功,晚上在mac上装了一个ParallelDesktop虚拟机,然后装了linux,十分钟就安装好了,我也是醉了＝.＝ 主要过程稍微记录一下: 1.安装BLAS sudo apt-get install libatlas-base-dev 2.安装依赖项 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5

转发请说明来处 Win7配置caffe(无GPU) 配置环境: 必须:win7 64 + vs2013 Win7 64位旗舰版要升级到service spack(因为是在vs2013下,想安装vs2013,得将旗舰版升级到Service Pack1),如下图 Vs2013 本人申请的服务器,无GPU,如图: 计算机-属性-设备管理器 (如果你的是NVIDIA,需要下载CUDA,不着急下面先看) 本人python2.7.12(不是安装的anaconda,当然建议安装这个) Matlab2016a

我最近安装安装了老版本的caffe,安装过程真是两个字"想死",所以我的错误一般都是比较经典的. 我是使用cuda的版本,所以可能会出现undefined refference to cudnn.h.这个时候该做的就是把所有版本全都装一遍试试,而如果不追求速度的话,直接转cudnn1,最原始的版本,一般不会有问题.gpu版本一定是比cpu快n倍的,这个不用怀疑. 在编译caffe的时候,报错: couldn't find hdf5.h 在网上很容易找到普通解决方法: --- INCLU

Caffe在Linux下的安装,编译,实验  原文地址:http://www.cnblogs.com/evansyang/p/6150118.html 第一部分:Caffe 简介 caffe是有伯克利视觉和学习中心(BVLC)开发.作者是伯克利博士贾杨清.caffe是一个深度学习(deep learning)框架.其具有易读.快速和模块化思想. 第二部分:Caffe安装与配置 2.1 配置环境:ubuntu 14.04LTS, 使用Homebrew进行安装.暂不使用GPU,所以使用CPU-ONL

记得2015年在mac系统上安装过一次caffe,非常顺利,但是最近群里许多同学反映mac安装caffe出现了各种问题,同时我也在帮助别人安装caffe的时候也遇到了一些坑,不再像以前这么顺利了.估计与操作系统,caffe升级有关.今晚我重新装了一遍caffe,记录下了整个安装过程,希望对各位同学有用.mac os 版本:10.11.4xcode 版本: 7.2 1. 安装Homebrew homebrew是一个包管理器,是用来安装各种包的安装器.安装方法也很简单,直接看主页吧.http://b