caffe编译通过

时间: 2024-08-11 03:38:23

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[转] Windows+VS2013爆详细Caffe编译安装教程

转 Windows+VS2013爆详细Caffe编译安装教程 1. 安装cuda Cuda是英伟达推出的GPU加速运算平台 我这里安装的是cuda7.5,已经安装过的忽略,还没有安装过的这里有安装教程.windows下面安装还是非常简单的. 点击打开链接    (我的显卡是1080 现在支持cuda8.0 所以我下的是8.0) 2. 下载cuDNN(其实是个压缩包)  注意现在8.0出来了,我下的是cuDNN v5 (May 27, 2016), for CUDA 8.0 RC https://

【caffe编译】nvcc warning:The 'compute_20', 'sm_20'

Makefile.config 中 CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_20,code=sm_20 \ -gencode arch=compute_20,code=sm_21 \ -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \ -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \ -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \ -gencode arch=compute_52,code

【泡咖啡1】linux下caffe编译以及python环境配置手记

caffe是一个深度学习的库,相信搞深度学习的话,不是用这个库就是用theano吧.要想使用caffe首先第一步就是要配置好caffe的环境.在这里,我主要说的是在debian的linux环境下如何配置好caffe的库.因为python编写程序比较方便,在文章最后,我还会具体说明如何配置python环境.本文章为本人原创,部分内容整理自网络,若有不妥之处请联系本人删除.非盈利性质网站转载请在文章开头处著名本文作者:77695,来源http://www.cnblogs.com/cj695/.盈利性

Caffe编译

由于组里项目的问题,需要安装CUDA,之前其他同学弄了一段时间,没有太多关注这些问题.最近才发现,Caffe安装并不正确,因此重新进行了安装. 按照Makefile中的说法,是还需要opencv3.2版本(但是好像没有也可以) 先不安装 依赖库的安装 装其他依赖库glog这个我之前已经验证过了,必须选项 sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev sudo apt-get install libprotobu

caffe编译出现的新错误

1.include/caffe/blob.hpp:9:34: fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or directory #include "caffe/proto/caffe.pb.h" 解决办法: $ protoc --cpp_out=/home/prlab/caffe/include/caffe/ caffe.proto 虽然只有一个问题,不要放弃,,其实问题很多,我不想写了,太low....

caffe:编译时提示:unsupported GNU version! gcc versions later than 4.9 are not supported!

NVCC src/caffe/solvers/adam_solver.cuIn file included from /usr/local/cuda/include/cuda_runtime.h:76:0,                 from <command-line>:0:/usr/local/cuda/include/host_config.h:115:2: error: #error -- unsupported GNU version! gcc versions later t

Caffe 编译

Compilation Now that you have the prerequisites, edit your Makefile.config to change the paths for your setup The defaults should work, but uncomment the relevant lines if using Anaconda Python. cp Makefile.config.example Makefile.config # Adjust Mak

caffe编译报错 cudnn.hpp:127:41: error: too few arguments to function ‘cudnnStatus_t cudnnSetPooling2dDescriptor

转载自: https://blog.csdn.net/u011070171/article/details/52292680 这是因为当前版本的caffe的cudnn实现与系统所安装的cudnn的版本不一致引起的. 解决办法: 1.将./include/caffe/util/cudnn.hpp 换成最新版的caffe里的cudnn的实现,即相应的cudnn.hpp. 2. 将./include/caffe/layers里的,所有以cudnn开头的文件,例如cudnn_conv_layer.hpp

「caffe编译bug」.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to cv::imread

转自:https://www.douban.com/note/568788483/ CXX/LD -o .build_release/tools/convert_imageset.bin.build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference to cv::imread(cv::String const&, int)' .build_release/lib/libcaffe.so: undefined reference tocv::imencode