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

最新博客地址已转到: http://blog.csdn.net/zzlyw?viewmode=contents   ------------------------------------------------------------------------ 深度学习是研究计算机视觉的重要工具,尤其在图像分类与识别等领域有着划时代的意义.现在有很多深度学习框架,Caffe是比较常用的一个.本文讲述了Ubuntu 14.04(64位)系统下配置Caffe的基本步骤,参考了Caffe的官方网站  

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

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

VS2013配置Caffe卷积神经网络工具(64位Windows 7)--准备依赖库 2014年4月的时候自己在公司就将Caffe移植到Windows系统了,今年自己换了台电脑,想在家里也随便跑跑,本来也装了Ubuntu可以很方便的配置好,无奈在家的风格是"娱乐的时候抽空学习",所以移植到Windows还是很有必要的.但是,公司禁止将公司内部资料带出,很多地方又都忘记了,周末磨了一天终于移植完,本篇为记录将Caffe移植至Windows7 x64系统下的一些关键步骤.第一步先看看这老些

去年十月份的时候尝试过配置caffe,真的是恶心到家,当时用的还是微软魔改的基于NuGet的caffe.现在这个项目退役了,接手的是原项目下的windows分支,虽然并不是很成熟,但是依然非常推荐在Win下疯狂受苦的各位试试. 先说明一下,目前(2017-01-24)由于各种原因,使用Visual Studio 2017 RC进行编译会引致各种各样的问题(从CMake到CUDA,没什么东西是能用的),因此不要轻易尝试,有兴趣的话可以看看这里. 使用预编译的二进制包 非常直接了当的做法,不需要便宜

caffe配置过程很长啊,坑非常多,没有linux基础的估计会香菇的.我参考了网上很多的帖子,基本上每个帖子都有或多或少的问题,研究很久最终配置成功.参考过的帖子太多,都记不太清来源了.为了对前人的感谢,特地写下我的配置过程,以供大家参考.可能我写的时候会有遗漏,还望多多包涵,共同探讨! 1. 安装相关依赖项 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial

Qt5.11.1安装与VS2017配置 转 https://blog.csdn.net/gaojixu/article/details/82185694 文章目录 Qt5.11.1安装与VS2017配置 一.Qt下载安装 (一)软件下载 (二)安装 二.Qt与VS2017相关联 三.环境变量配置 四.测试配置是否正确 注:这里以Qt5.11.1,VS2017 ,Windows10作为演示设备 一.Qt下载安装 (一)软件下载 1.Qt下载网址点这里 2.选择对应的版本下载即可: 3.下载完成后的

基本环境 建议严格按照版本来 - Windows 10 - Visual Studio 2013 - Matlab R2016b - Anaconda - CUDA 8.0.44 - cuDNN v4 1. 安装CUDA 8.0 安装完后,程序会自动地添加一个CUDA_PATH的环境变量: 2. 下载cuDNN 下载前需要在Developer网上注册一个号,简单填一填基本材料即可. 下完就是一个压缩包,也没办法安装的,压缩包里面有三个文件,分别是bin,include,lib,把它们解压,得到一

QT安装 1. QT下载 2. 安装过程中,组件的选择(图自https://blog.csdn.net/gaojixu/article/details/82185694) 3. 安装完成 VS2017配置QT 1. 打开VS2017,菜单栏  工具-> 扩展和更新,点击 联机 然后搜索qt,下载 2. 下载完成后,关闭VS2017,出现以下安装画面,在其初始化完成后点击“修改”,等待配置完成即可 3. 再次打开VS 2017,菜单栏出现 Qt VS tools,新建项目也出现QT项目选项 底部输

目录 OpenCV3.42+VS2017配置 Visual Studio 2017 第三方依赖设置,附加依赖项和附加库目录 "fatal error LNK1112: 模块计算机类型"X86"与目标计算机类型"x64"冲突"的问题解决 OpenCV3.42+VS2017配置 https://opencv.org/releases.html 下载  opencv-3.4.2-vc14_vc15.exe 解压缩. 1.安装: 双击打开下载好的open

Ubuntu16.04下配置caffe(仅CPU)  参考:http://blog.csdn.net/zt_1995/article/details/56283249   第二次配置caffe环境,依旧把之前犯过的错误重新走了一遍,不会配置的地方还是忘了,所以打算通过博客记录下来,方便以后学习使用. 1.安装依赖包 $ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-s

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

推荐博客:https://www.linuxidc.com/Linux/2017-11/148629.htmhttps://blog.csdn.net/yggaoeecs/article/details/79163789 此教程主要借鉴自: GPU版:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138870.htm CPU版:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135034.htm 1   电脑配置及软件说明 1)    

VS2017配置opencv-4.2.0详细步骤   1.下载opencv的安装包并解压.下载网址https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/ 图1 2.打开opencv文件,目录如下:   图2 open文件目录 3.右键单击“此电脑”,点击“属性”,高级系统配置 -> 环境变量,如图3所示:   图3 4.在“系统变量”中新建“OPENCV_HOME”,输入F:\opencv\build\x64\vc14\bin,在“Path”中添加%OPE

参考: http://blog.csdn.net/baidu_26408419/article/details/53711640 http://www.cnblogs.com/love6tao/p/5706830.html http://www.itdadao.com/articles/c15a262087p0.html http://blog.csdn.net/fuwenyan/article/details/70889279?utm_source=itdadao&utm_medium=ref

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

Tx2刷机 sudo sh ./caffe_dependency.sh 注意python的版本问题. 问题 LD -o .build_release/lib/libcaffe.so. /usr/bin/ld: cannot find -lhdf5_hl /usr/bin/ld: cannot find -lhdf5 collect2: error: exit status Makefile:: recipe for target '.build_release/lib/libcaffe.so.1

直接下载源码使用VS进行编译. 1. 源码下载地址http://www.glfw.org/download.html, 点击Source Package 2. 打开cmake-3.12.1-win32-x86\bin中的cmake-gui.exe,选择解压后的glfw-3.2.1目录为source,在glfw-3.2.1目录中新建文件夹build,并将其选择为cmake生成目录 3. 点击configure,配置如下,点击finish,再点击generate 4. 用VS2017打开build文

以下配置仅供参考,我配置完了怎样都用不了... 直接下载源码使用VS进行编译. 源码下载地址:http://imagemagick.org/script/install-source.php#windows 1.  解压后,打开ImageMagick-7.0.8-11\VisualMagick\configure, 使用VS2017打开configure.sln生成configure.exe 2. 运行configure.exe, 相关设置可参见https://blog.csdn.net/u01

配置freeglut: 1. 先下载cmake和freeglut3.0.0文件,并使用cmake编译freeglut,再使用vs2017生成解决方案,详细步骤见https://blog.csdn.net/wh43023/article/details/78453255 Where is the source code: 这里填你的解压目录.例如我的解压目录D:\freeglut-3.0.0 Where to bulid the binaries: 这里是编译文件所存放的地方.例如我的新建的目录D