1.在此之前,记录一下之前的错误,在参考博客[caffe-Windows]caffe+VS2013+Windows+GPU配置+cifar使用进行caffe的安装时,其中的一些步骤可以不做,具体见下图: 如果加上,后面编译caffe.sln的16个项目时,就会缺少很多类似cublas.h头文件,和相关类似cublas.lib的lib文件,安装CUDA后会自动生成CUDA＿PATH,默认路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.

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

(1)安装依赖: 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 install py

本来实在windows 10上尝试安装caffe,装了一天没装上,放弃; 改在windows上装ubuntu的双系统,装了一个下午,不小心windows的系统盘被锁死了,也不会unlock?只好含泪卸掉了windows10,只装ubuntu 15.10.过程真是让人揩一把辛酸泪...不过又在ubuntu中用错了一个命令,系统崩溃,重新安装win8.1 + ubuntu 14.04, 成功,继续安装caffe... 安装: ubuntu 14  .04, 1. 安装开发所需依赖包: sudo ap

前言: 最近在学习深度学习,最先要解决的当然是开源框架的环境安装了.之前一直在学习谷歌的Tensorflow开源框架,最近实验中需要跟别人的算法比较,下载的别人的代码很多都是Caffe的,所以想着搭建好Caffe环境跑别人的代码.这中间经历过很多弯路,开始是入了Ubuntu16.04的坑,很多教程都说GCC版本不匹配,需要降级,我也尝试过发现很多坑:另外,就是安装matlab版本的Caffe以及安装GPU版本的Caffe,都经历了很多的波折,这前后摸索大概花了半个月左右.最后发现Ubuntu14

第一章 引言 在ubuntu16.04安装caffe,几乎折腾了一个月终于成功;做一文章做纪要,以便日后查阅.总体得出的要点是:首先,每操作一步,必须知道如何检验操作的正确性;笔者的多次失误是因为配置错误,但疏于检查引起;当然有些错误是ubuntu本身的bug;笔者不知,只能来来回回‘鬼打墙’直到某日发现;另一个经验只谈是对每一个支撑尽量知道它是用来干什么的,多百度几下没有坏处;最后一个经验是,对系统的基本结构要要框架了解,比如,通过apt-get的软件放在哪里,通过make install的软

1. 前言 因为新的实验室东西都是新的,所以在服务器上要自己重新配置CAFFE 这里假设所有依赖包学长们都安装好了,我是没有sudo权限的 服务器的配置: CUDA 8.0 Ubuntu 16.04 LTS Tesla K80 2. 安装Caffe 先从GITHUB上CLONE下CAFFE的安装包 git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 复制编译配置文件: cp Makefile.configure.example Makefile.configu

因为有项目想采用深度学习,而caffe是深度学习框架中比较理想的一款,并且跨平台,以及可以采用python/matlab的方式进行调用等优势,所以想在服务器上安装,下面就开始了血泪史... 服务器是阿里云的centos7.3,安装caffe,需要安装ffmpeg,boost,opencv等等.本文依照ffmpeg3.3.2 版,boost为1.64版,opencv为2.4.13.2,caffe的版本为最新版为例来说. 本文主要采用自行编译安装各大软件. 首先安装一些依赖包 yum install

不多说了,经历了很多莫名其妙的错误最后终于安装好了,直接放安装脚本: #!/bin/bash #安装时要注意有些库可能安装失败以及安装caffe有和protobuf相关错误时可能需要重新对protobuf进行make install cd /home/zw/softwares #需要事先下载对应版本的cuda --local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda cd /home/zw/git_h

安装caffe框架所需文件: 1.微软提供的快速卷积神经网络框架caffe-master安装包或者windows提供的caffe-windows安装包. 链接:http://pan.baidu.com/s/1hs8ngpA 密码:ith0 2.并行计算框架CUDA**,注意要和你电脑上安装的NVIDA显卡驱动的版本所对应(此处要根据电脑上的显卡类型,更新显卡驱动程序为最新版本,比如GTX970对应的英伟达的显卡驱动程序最新版本是376.51),否则安装时会出现与系统不兼容的错误. 链接:http

目录 仅安装CPU版本的caffe 1.下载相关的依赖包: 2.安装opencv3 3.安装caffe 参考文献: 仅安装CPU版本的caffe 1.下载相关的依赖包: sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends lib

上午把tensorflow安装好了,下午和晚上装caffe的确很费劲. 默认CUDA,cuDNN可以用了 caffe官方安装教程 有些安装顺序自己也不清楚,简直就是碰运气 1. 安装之前依赖项 General dependencies sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get in

安装配置Ubuntu14.04+Caffe (+OpenCV+Python+CPU-only) 记录 [作者:Wu Ping.时间:20180428.] 本人已经安装很多次的Caffe了:从开始的初探到出现问题的重新安装,或者电脑系统重装后的再次安装,或者因为不同的电脑版本.不同的Ubuntu版本.软件的不同安装方式等等原因,每一次安装都会有不同的“不顺利经历”,顺次解决问题即可.虽然遇到的问题不尽相同,但是总体流程基本相同. “安装过程,因为平台不同.设备不同.操作者不同,会遇到各种奇怪的问题

Caffe是一个深度学习框架,本文讲阐述如何在linux下安装GPU加速的caffe. 系统配置是: OS: Ubuntu14.04 CPU: i5-4690 GPU: GTX960 RAM: 8G 安装方法参见caffe的官方文档:http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#compilation 依赖项: CUDA:推荐7.0以上的cuda和最新的显卡驱动. BLAS:ATLAS, MKL, or OpenBLAS.C++矩阵运算库.

设置ubuntu的softwares&updates的源为国内源,这样会提高下载速度. 如果是安装python相关库,为提高速度使用: pip3 install 要下载的库 -i https://国内源 安装caffe依赖库: # python3 modules (numpy, protobuf, skimage) sudo pip3 install numpy sudo apt-get install python3-skimage sudo apt-get install python3-p

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

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:/

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

Matlab安装记录-LED Control Activex控件安装 2013-12-01  22:06:36 最近在研究Matlab GUI技术,准备用于制作上位机程序:在Matlab GUI的技术中很重要的就是ACTIVEX控件技术,它可以使GUI界面更加的方便.漂亮:但是在Matlab Activex学习过程中遇到了一个很大的问题,就是在Win 7 64bits系统中Matlab 64位软件没有LED Control Activex控件,这让我感觉无从着手,所以花了将近两天的时间研究这个问

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

[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