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

Step1:安装homebrew 如果电脑上有,暂时不装.但是在step2(或者其他需要brew的情况)加完sudo之后如果仍然报错,就需要重新安装homebrew.在终端里输入如下命令: ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/intall)" 即可安装. (参考网址:http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details

自己安装Caffe的过程中,参考了很多资料,但由于版本或者其他原因,安装过程中总是遇到这样或者那样的问题,因此留做记录,方便之后查看,也希望对遇到相似麻烦的朋友们提供帮助.  下面我们开始安装吧: 硬件自然不用说了,一个好的显卡(Nvida TiTan 系列),i7的处理器,8G以上的RAM. 1. 安装部分支持库 sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev li

Caffe的优势: 1.上手快:模型与相应优化均以文本形式而非代码形式给出,caffe给出了模型的定义,最优化设置以及预训练的权重 2.速度快:与CuDNN结合使用,测试AlexNet模型,在K40上处理每张图只需1.17ms 3.模块化:方便扩展到新任务,设置上可以使用caffe提供的各层类型来定义自己的模型 4.开发性:公开的代码与参考模型用于再现 5.社区好:可以通过BSD-2参于开发与讨论. 安装Caffe注意: 双显卡不适合安装caffe,因为通常集成显卡不能切断,而桌面的图像必须有集

2018年7月9日更新: CUDA已推出9.2版本,最高支持MSVC++ 14.13 _MSC_VER == 1913 (Visual Studio 2017 version 15.6). 然而最新版本是MSVC++ 14.14 _MSC_VER == 1914 (Visual Studio 2017 version 15.7),可见CUDA总比VS要慢一拍. 环境: CUDA Toolkit - v9.1.85 Visual Studio 2017 (VS2017 15.6.4) + 平台工具

Visual Assist可以说是一个码代码的高效帮手,有了它,敲起代码速度杠杠的,但是有时候安装破解老是出问题,这一次,我自己尝试了几次,跟着网上的教程做了做,改了改,结合之前安装的经验,最后总算安装完成. 1)首先你得要有安装包,可以去这里下载,https://www.jb51.net/softs/540830.html.解压文件夹,可以看到里面有几个文件: 2)先报反病毒软件软件关了,因为里面的破解工具会被报有病毒.如果关了以后,后面一看文件夹里面的那个通用破解补丁没了,那么就应当到这类软

One or more projects are incompatible with UAP,Version=v10.0 (win10-arm). One or more projects are incompatible with UAP,Version=v10.0 (win10-x64).One or more projects are incompatible with UAP,Version=v10.0 (win10-arm-aot).One or more projects are i

1.下载QT5.8源码 这个我不做过多解释. 2.安装使用的环境 visual studio 2017  Python Perl  Ruby 安装好,并配置好环境PATH变量. 3.修改错误代码 错误一:qtbase\src\plugins\generic\tuiotouch\qtuiohandler.cpp 包含了非ASCII字符,需要另存一个带BOM的UTF-8编码文件,替换原文件.否则编译会报错.建议使用notepad++修改. 错误二:修改 qtbase/src/corelib/tool

你说你会关系数据库?你说你会Hadoop? 忘掉它们吧,我们既不需要网络支持,也不需要复杂关系模式,只要读写够快就行.    ——论数据存储的本质 浅析数据库技术 内存数据库——STL的map容器 关系数据库横行已久,似乎大家已经忘了早些年那些简陋的数据存储模式. 在ACM选手中,流传着“手艹数据库”的说法,即利用map<string,type>或者map<int,type>, 按照自己编码规则,将数据暂存起来,等待调用. 这就是KV数据库,最简陋的数据库,也是最实用的数据库. S

一.直接使用VS2012/VS2013/VS2015生成XP兼容的可执行程序 Visual Studio刚发布时没打补丁,称为RTM版,之后会陆续发布补丁,进行bug修复和功能增强.VS2010及之前版本的补丁为Service Pack,VS2012及之后版本的补丁称为Update.这些补丁都是向下兼容的,比如说打了Update2补丁,就不需要再打Update1补丁了. 微软官网上现在只能搜索到VS2010 Service Pack1https://www.microsoft.com/zh-cn

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

第一次写博客,以此纪念这几天安装caffe,跑faster-rcnn的血泪史.在此特别感谢网络各路大神,来自全球各地,让我能从中汲取营养,吸取经验,总结规律. faster-rcnn分为matlab版本和python版本,首先记录弄python版本的环境搭建过程.matlab版本见另一篇:faster-rcnn(testing): ubuntu14.04+caffe+cuda7.5+cudnn5.1.3+opencv3.0+matlabR2014a环境搭建记录 首先,进入官方github网站:h

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

具体报错信息很长的. text._ZN5boost16exception_detail10bad_alloc_D2Ev[_ZN5boost16exception_detail10bad_alloc_D5Ev] of .build_release/src/caffe/data_reader.o 报了这个错误好奇怪的.查了好久都没解决. 摸索半天终于解决了.好爽的. 网上的资料比较少.我是自己解决的. 后来我反思了一下,是因为我之前caffe下的Makefile.config用的是g++.编译报错后

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

人工智能深度学习Caffe框架介绍,优秀的深度学习架构 在深度学习领域,Caffe框架是人们无法绕过的一座山.这不仅是因为它无论在结构.性能上,还是在代码质量上,都称得上一款十分出色的开源框架.更重要的是,它将深度学习的每一个细节都原原本本地展现出来,大大降低了人们学习研究和开发的难度. 一.从Caffe的开发中了解到的用户需求:深度学习的框架总会不断改变,Caffe也会有被新框架代替的一天.但是在开发Caffe的过程中,贾扬清发现大家喜欢的框架其实有着很多相似的地方,这些闪光点拥有很长的生命周

[转:http://blog.csdn.net/buaalei/article/details/46344675] 大家好!我是贾扬清,目前在Google Brain,今天有幸受雷鸣师兄邀请来和大家聊聊Caffe.没有太多准备,所以讲的不好的地方还请大家谅解.我用的ppt基本上和我们在CVPR上要做的tutorial是类似的,所以大家如果需要更多的内容的话,可以去tutorial.caffe.berkeleyvision.org,也欢迎来参加我们的tutorial:)网页上应该还有一些Pytho

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5797526.html 参考网址: http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#prerequisites 1. 必须的依赖:Boost >= 1.55,CUDA,BLAS 看一下自己的CUDA安装在哪个目录下了.Makefile.config默认CUDA_DIR := /usr/local/cuda 依赖库:protobuf, glog, gf

Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作.本文是根据机器学习研究会组织的online分享的交流内容,简单的整理了一下. 目录 1.caffe分享 1.1.caffe起源 1·2.caffe介绍 1.3.caffe其他方向 2.讨论 2.1.caffe算法与结构 2.2.caffe工程与应用 2.3.模型训练与调参 2.4.caffe与DL的学习与方向 2.5.其他 3.附录 1.caffe分享 我用的ppt基本上和我们在

Linux下的GPU版Caffe安装方法 系统环境:Ubuntu 14.04LTS + NV TitanX 1.1 (可选)显卡驱动的安装(有风险) 如果需要重装,需要先卸载已有版本 sudo apt-get remove - -purge nvidia-* sudo apt-get remove - -purge cuda-* 再重装一个比较稳定的版本 sudo apt-get install -y nvidia-352 // nvidia-361也比较稳定 或者安装其它最新版本的驱动,但一定