转自:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/46742199 Ubuntu14.10+cuda7.0+caffe配置 一:linux安装 Linux安装不说了,我这里安装的是ubuntu14.10 二:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试(*.run方法) 1: Verify You Have a CUDA-Capable GPU 执行下面的操作,然后验证硬件支持GPU CUDA,只要型号存在于https://deve…

特别说明: Caffe 官网地址:http://caffe.berkeleyvision.org/ 本文为作者亲自实验完成,但仅限用于学术交流使用,使用本指南造成的任何不良后果由使用者自行承担,与本文作者无关,谢谢!为保证及时更新,转载请标明出处,谢谢! 本文旨在为新手提供一个参考,请高手勿要吐槽,有暴力倾向者,请绕道,谢谢! 本文使用2016年3月22日下载的caffe-master版本,运行平台为:Ubuntu 14.04,CUDA7.0,cuDNN v4,Intel Parallel St…

从Hinton在science上发表深度学习训练开创新的文章以来,深度学习火了整整有3年多,而且随着新的硬件和算法的提出,深度学习正在应用于越来越多的领域,发挥其算法的优势. 实验室并没有赶上第一波深度学习热,但是让人高兴的是最近终于配了一台超级电脑,虽说和谷歌.百度几百个上千个GPU跑算法的设备不能比,但是好歹终于有了搭建自己的深度学习平台,想想还很是兴奋.最近这几天忙着搭建深度学习平台,把现在最火的Caffe框架代码跑通,从最初对ubuntu的菜鸟到现在顺利搭建起深度学习平台,中间走了很多弯…

http://www.embeddedlinux.org.cn/emb-linux/entry-level/201612/21-6005.html 随着深度学习快速发展的浪潮,许多有兴趣的工作者都转入了这个有着很好前景的研究中.工欲善其事,必先利其器.Caffe是一个很不错的深度学习框架,但它的安装步骤比较繁琐,将许多新手拒之门外,于是我就写了这篇博客,主要是我之前安装Caffe也是费了很多时间,由零基础慢慢学习,很羡慕那些有师兄师姐可以帮助的人. 下面开始正式介绍相关安装步骤,该教程主要包括以…

参考链接: http://tleyden.github.io/blog/2014/10/25/docker-on-aws-gpu-ubuntu-14-dot-04-slash-cuda-6-dot-5/ 环境:docker已安装完毕,docker内的images也有了(ubuntu14.04),在宿主机上,显卡(gtx titan x)和cuda也安装好了, cuda安装文件也是主目录下: cuda_7.0.28_linux.run 开始:开启一个container,同时挂载上宿主机的gpu设备…

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…

一.版本 linux系统:Ubuntu 14.04 (64位) 显卡:Nvidia K20c cuda: cuda_7.5.18_linux.run cudnn: cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-rc 二.下载 Ubuntu 14.04下载地址:http://www.ubuntu.com/download/desktop (64bit) cuda7.5下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads/  ,下载对应的操作系统和版本…

1.前置条件验证 (1) Ubuntu14.04操作系统. (2) 检验计算机是否为NVIDIA显卡,终端输入命令 $ lspci | grep -invidia  (3) 检验计算机是否为x86_64架构(x86架构64位系统),终端输入命令 $ uname -m && cat /etc/*release  (4) 安装gcc,并检查gcc版本是否大于4.6,Ubuntu14.04默认版本为4.8,终端执行下述命令安装即可 $ sudo apt-get install g++ 终端输入命…

说起来这门技术大多是秀的成分高于实际,但是呢,其也可以作为图像增强的工具,看到一些比赛拿他作训练集扩充,还是一个比较好的思路.如何在caffe上面实现简单的风格转化呢? 好像网上的博文都没有说清楚,而且笔者也没有GPU机器,于是乎,走上了漫漫的研究逼死自己之路... 作者实践机器配置: 服务器:ubuntu16.04(8 core)+caffe+only CPU 突然觉得楷体是不是好看多了...哈哈,接下来的博客要改字体喽~ ------------------------------ 一.图像…

这是由于GPU数量不匹配造成的,如果训练自己的数据,那么我们只需要将solver.prototxt文件中的device_id项改为自己的GPU块数,一块就是0,两块就是1,以此类推. 但是SSD配置时的例子是将训练语句整合成一个python文件ssd_pascal.py,所以需要改此代码.相关配置训练方法请参看转载博文:http://blog.csdn.net/xunan003/article/details/78427446 解决方法:将ssd_pascal.py文件中第332行gpus =…