caffe python

一开始没有安装完全，sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags Cython ipython

在使用matplotlib时需要注意一个问题，先看示例




import matplotlib.pyplot as plt

input_image = caffe.io.load_image(IMAGE_FILE)
plt.imshow(input_image)
#显示
plt.show() 



最后一唏的plt.show()必须有，要不然不会显示绘图，在caffe的例子中并没有注明这一点
				


				
时间： 2024-10-22 13:51:35 

		


		


	

	
	

		


		
caffe python的相关文章


						

		

			

                caffe python 接口设置
			

		

		

									

				安装编译完成后, 运行 cd sudogedit  ~/.bashrc 在打开的文件末尾加入 export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH 安装编译过程参考: http://www.cnblogs.com/balmy/p/5742872.html			

		

	

				

		

			

                Caffe Python特征抽取
			

		

		

									

				Caffe Python特征抽取 转载 http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ Caffe大家一般用到的深度学习平台都是这个,关于Caffe的训练通常一般都可以通过一些命令来执行,但是在deploy阶段,如果是做实际的工程,那么C++接口用得会相对比较多.但是Caffe是支持Python和Matlab接口的,所以用Python来做一些相关的特征的处理以及额外的任务比较方便 这里我主要是结合了Caffe官网的例程,当然它给的例程是参照的Ipyt			

		

	

				

		

			

                ubuntu14.04安装caffe+python接口
			

		

		

									

				1 ubuntu系统安装 ubuntu 14.04下载地址:http://www.releases.ubuntu.com/14.04/ 可以直接点击以下地址直接下载 http://www.releases.ubuntu.com/14.04/ubuntu-14.04.5-desktop-amd64.iso 2 caffe环境安装 General dependencies sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-de			

		

	

				

		

			

                Caffe Python接口编译
			

		

		

									

				1.安装python: yum install python-devel.x86_64 2.安装一些python库依赖(这些是我们在后来调试时发现会漏安装,导致python命令模式下Import caffe出错) yum install python-matplotlib.x86_64 #pip install  scikit-image sudo easy_install -U scikit-image 3.安装python的其他依赖 cd $CAFFE_ROOT/python for req			

		

	

						

		

			

                caffe Python API 之上卷积层（Deconvolution）
			

		

		

									

				对于convolution: output = (input + 2 * p  - k)  / s + 1; 对于deconvolution: output = (input - 1) * s + k - 2 * p; net.deconv = caffe.layers.Deconvolution( net.conv1, param={"lr_mult": 1, "decay_mult": 1}, convolution_param=dict( num_output			

		

	

				

		

			

                Mac OSX (EI Capitan)搭建Caffe环境并配置python接口
			

		

		

									

				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.Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换.我在MacbookPro(无NVIDIA显卡)上大费周章地配置了Caffe的环境,并花了许多时间配置其python接口. 一.下载Caffe github上的下载地址:https://github.com/BVLC/caffe进入到下载后的路径,并复制 Makefile.config.ex			

		

	

				

		

			

                caffe使用python创建lmdb
			

		

		

									

				1 import numpy as np 2 import sys 3 from PIL import Image 4 import lmdb 5 import random 6 import os 7 8 sys.path.append('../caffe/python/') 9 10 import caffe 11 12 if __name__ == '__main__' : 13 train_list_file = './trainlist.txt' 14 train_images_roo			

		

	

				

		

			

                ubuntu16.04 安装配置matlab ，python ，cuda8.0，cudnn,opencv3.1的caffe环境
			

		

		

									

				网络上有很多ubuntu上caffe配置环境的帖子,本人照着其中的许多进行了参考,都出现了或多或少的错误,很多地方也有差异. 于是自己整理了下自己的安装过程,成功进行了测试,跑通了faster-rcnn.配置环境时间为2017.1.4 系统ubuntu16.04 一:显卡驱动的安装: 由于要使用GPU,所以先要查看自己显卡所匹配的显卡驱动,网址:http://www.nvidia.com/Download/index.aspx%3Flang=en-us 选择电脑匹配的显卡驱动,本人电脑显卡为GT			

		

	

				

		

			

                ubuntu配置caffe的python接口pycaffe
			

		

		

									

				参考网站: http://blog.csdn.net/sanmao5/article/details/51923982 (主要参考) https://github.com/BVLC/caffe/issues/782 (问题解决) ubuntu配置caffe的python接口pycaffe 依赖 前提caffe已经正确编译.见Ubuntu配置caffe 库包 sudo apt-get install python-pip sudo atp-get install python-dev python