[caffe] 安装及使用注意

1. 安装cuda 一定按照官方教材，官方教材地址：

2. 安装blas 别弄那些mlk之类的东西，直接在命令行直接安装就好。

3. 运行caffe时要在主目录下进行，否则会有莫名的错误比如：

（a）./create_mnist.sh: 16: ./create_mnist.sh: build/examples/mnist/convert_mnist_data.bin: not found

4. 训练imageNet时，在create_image_mean.sh 里边将

./build/tools/compute_image_mean examples/imagenet/ilsvrc12_train_leveldb   data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto修改为

./build/tools/compute_image_mean examples/imagenet/ilsvrc12_train_lmdb \  data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto
时间： 2024-10-08 09:08:26

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windows环境Caffe安装配置步骤（无GPU）及mnist训练

在硕士第二年,义无反顾地投身到了深度学习的浪潮中.从之前的惯性导航转到这个方向,一切从头开始,在此,仅以此文记录自己的打怪之路. 最初的想法是动手熟悉Caffe,考虑到直接上手Ubuntu会有些难度,所以首先在windows环境下打个基础.有个插曲,台式机由于某些原因只能保持在32位系统,编译caffe.cpp时才发现系统不兼容,然后才换到64位的笔记本上进行操作. 前期准备:1.VS 2013   2. windows版的Caffe(https://github.com/BVLC/caffe/

caffe安装２

洋洋洒洒一大篇,就没截图了,这几天一直在折腾这个东西,实在没办法,不想用Linux但是,为了Caffe,只能如此了,安装这些东西,遇到很多问题,每个问题都要折磨很久,大概第一次就是这样的.想想,之后应用,应该还会遇到很多问题吧,不过没办法了,骑虎难下!!这里有个建议是,如果将来要做大数据集,最好事先给Linux留多点空间,比如Imagenet,估计500G都不为过.另外,请阅读完,至少一个部分再进行动手操作,避免多余的工作,写作能力有限,尽请见谅.        这篇安装指南,适合零基础,新手操

Windows下caffe安装详解(仅CPU)

本文大多转载自 http://blog.csdn.net/guoyk1990/article/details/52909864,加入部分自己实战心得. 1.环境:windows 7\VS2013 2.caffe-windows准备 (1)下载官方caffe-windows并解压,将 .\windows\CommonSettings.props.example备份,并改名为CommonSettings.props.如图4所示: 图 4:修改后的CommonSettings.props文件 附带说明

[转]Caffe安装过程记录（CentOS，无独立显卡，无GPU）

Caffe安装过程记录(CentOS,无独立显卡,无GPU) 原文地址:http://www.aiuxian.com/article/p-2410195.html 参考资料: http://www.tuicool.com/articles/uiuA3e Caffe 安装配置(CentOS + 无GPU) http://blog.sina.com.cn/s/blog_990865340102vewt.html caffe 安装配置(CentOS 6.5 + 无GPU) http://www.cnb

caffe安装笔记

caffe安装笔记: 环境及安装前检查 硬件: T630 CPU32核 64G内存4G硬盘 显卡: [email protected]:~# lspci |grep -i nvidia 02:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GK110GL [Tesla K20Xm] (rev a1) 软件: Ubuntu14.04 server64bit版本:ubuntu-14.04.5-server-amd64.iso Python 2.7.12 [email p

ubuntu14.04+cuda8.0（GTX1080）+caffe安装

1. ubuntu14.04安装 分区:usr/local 300G boot 200M / 根目录 300G 交换空间 20G (内存16G) 其余都是/home 重装之后,下载NVIDIA-Linux-x86_64-367.27.run,下载地址为:http://www.geforce.cn/drivers/results/104314 将其与cuda_8.0.27_linux.run(下载地址为:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 不过需要注

ubuntu 14.04 cuda7.5 caffe安装

最近新接触深度学习就从入门开始吧:新安装cuda,caffe安装流程很简单,网上到处都有 1:安装cuda前要禁用nouveau驱动 按Ctrl+Alt+F1进入命令提示符,新建一个黑名单文件 # sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 输入 blacklist nouveau options nouveau modset=0 保存退出(:wq) 然后执行 # sudo update-initramfs -u 执行 lspci | grep

Ubuntu16.04 Caffe 安装步骤记录（超详尽）

"-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-strict.dtd"> Ubuntu16.04 Caffe 安装步骤记录(超详尽) - yhao的博客 - 博客频道 - CSDN.NET yhao的博客 最怕庸碌无为,还安慰自己平凡可贵 目录视图 摘要视图 订阅 [活动]2017 CSDN博客专栏评选 &nbsp [5月书讯]流畅的Pyt

Ubuntu16.04+matlab2014a+anaconda2+OpenCV3.1+caffe安装

本次安装caffe是在新的笔记本上,感觉与之前在台式机上的安装还是有一定的区别.加之是在新的ubuntu16.04系统上安装的,可参考教程较少.而且其中添加了不少库,修改的一些错误,难免会有遗漏.如果发现本文未提及错误,欢迎一起讨论学习.另外,看到有的人说安装了半个多月,多次重装,希望有问题还是先把问题查清楚,不要盲目重装系统;其次,安装的时候最好记录自己安装的过程和内容,避免遗漏和重复,出问题了也可以与别人的教程相对比. 首先介绍安装条件和软件准备: - 联想笔记本电脑Y700-15ISK,双

Caffe安装笔记二：Caffe安装过程

下面开始正题,caffe的安装过程.因为出问题很多,所以实际上我是尝试了python2和python3两种python的接口.下面一并放出来. 1. 安装build-essential sudo apt-get install build-essential 这个是一些基本的库,具体包括哪些,安装前确认时会显示,印象中有gcc等等. 2. boost安装 caffe官网给出的是sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-de