caffe+vs2013+window10+GPU(CPU)配置】的更多相关文章

参考:http://www.echojb.com/cuda/2017/03/15/350138.html https://www.zhihu.com/question/56111727 第一步:首先确定你当前的window版本(win 7,win8,win10),操作系统(32,64),是否GPU等.本人CPU GPU均配置完成,但是如果要做深度实验的话,除非你cpu配置特别高,否则还是建议GPU来跑. 第二步:确定好了当前的计算机情况,下面就开始下载相关文件 (1) 首先确定自己是否安装vs2…
[神经网络与深度学习][CUDA开发][VS开发]Caffe+VS2013+CUDA7.5+cuDNN配置过程说明 标签:[Qt开发] 说明:这个工具在Windows上的配置真的是让我纠结万分,大部分都是基于Linux下进行的部署,但是Linux只是跑在虚拟机中,只为了开发ARM-Linux的人,你不会想着去在虚拟机里配置Caffe的.所以,迫不得已必须在Windows上部署,于是从BVLC下载,试着用CMAKE生成本地的VS2010工程,当然之前已经部署过CUDA7.5 toolkit了,但是…
首先来一波地址: happynear大神的第三方caffe:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/45372231 Neil Z大神的第三方caffe:https://initialneil.wordpress.com/2015/01/11/build-caffe-in-windows-with-visual-studio-2013-cuda-6-5-opencv-2-4-9/ caffe提供Windows工具包(caffe-windows…
前段时间在笔记本上配置了Caffe框架,中间过程曲曲折折,但由于懒没有将详细过程总结下来,这两天又在一台配置较高的台式机上配置了Caffe,配置时便非常后悔当初没有写到博客中去,现已配置好Caffe,故应当立即写到博客中去,不可再拖延~ 准备工具:Win7(64位):Caffe;vs2013;anaconda; (附注:1.Caffe下载链接:https://github.com/Microsoft/caffe(这其中有两个版本,一个是Caffe-Windows(微软制作),一个是Caffe-M…
参考网站: http://www.cnblogs.com/njust-ycc/p/5776286.html 无法找到gpu/mxGPUArray.h: No such file or directory 解决网站:http://www.fx114.net/qa-149-8865.aspxwww.fx114.net/qa-272-151280.aspx 一.前言 本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程.由于博主自己也只是个在校学生,目前也写不了太深入的东西,所以准备从最基础的开始一步…
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…
一.前言 本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程.由于博主自己也只是个在校学生,目前也写不了太深入的东西,所以准备从最基础的开始一步步来.个人的计划是分成配置和运行官方教程,利用自己的数据集进行训练和利用caffe来实现别人论文中的模型(目前在尝试的是轻量级的SqueezeNet)三步走.不求深度,但求详细.因为说实话caffe-windows的配置当初花了挺多时间的,目前貌似还真没有从头开始一步步讲起的教程,所以博主就争取试着每一步都讲清楚吧. 这里说些题外话:之所以选择Sque…
转自:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/52810219?locationNum=3&fps=1 目录(?)[-] 教你从头到尾利用DQN自动玩flappy bird全程命令提示GPUCPU 前言 第一部分GPU版教程 1NVIDIA驱动CUDAcudnn安装 下载相应文件后续 使用下载地址 11 Install NVIDIA Driver 安装NVIDIA驱动 12 Install CUDA 安装CUDA 13 Install cuDN…
时间 2015-06-05 00:00:00  JavaChen's Blog 原文  http://blog.javachen.com/2015/06/05/yarn-memory-and-cpu-configuration.html 主题 YARN Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度,本文介绍如何配置YARN对内存和CPU的使用. YARN作为一个资源调度器,应该考虑到集群里面每一台机子的计算资源,然后根据application申请的资源进行分配Container.Co…
&1 源文件 VS2013: 链接:http://pan.baidu.com/s/1o8EKQq2 密码:open OpenCV3.1:  链接:http://pan.baidu.com/s/1o7G64Ro 密码:t7ko &2 安装opencv,配置环境变量 安装前面下载的opencv-3.1.0.exe,我的安装目录是D盘(后面配置环境要用): 配置两个环境变量,(如果不会配环境变量,自己百度): 新建一个系统变量: 追加一个系统变量: &3 配置VS2013 新建一个项目…
Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度,本文介绍如何配置YARN对内存和CPU的使用. YARN作为一个资源调度器,应该考虑到集群里面每一台机子的计算资源,然后根据application申请的资源进行分配Container.Container是YARN里面资源分配的基本单位,具有一定的内存以及CPU资源. 在YARN集群中,平衡内存.CPU.磁盘的资源的很重要的,根据经验,每两个container使用一块磁盘以及一个CPU核的时候可以使集群的资源得到一个比较好的利用. 内存配置…
编译boost库的过程这里暂时不写.  先写在vs2013下的boost配置. 新建一个工程, 1, 属性->C/C++,在附加包含目录添加或编辑Boost的文件路径, D:\boost_1_57_0 2, 属性->链接器选项附加库目录下添加Boost库lib文件路径, D:\boost_1_57_0\libs…
​--===================================================--查看CPU配置SELECT cpu_count AS [Logical CPU Count], hyperthread_ratio AS [Hyperthread Ratio],cpu_count/hyperthread_ratio AS [Physical CPU Count]FROM sys.dm_os_sys_info…
TensorFlow指定GPU/CPU进行训练和输出devices信息 1.在tensorflow代码中指定GPU/CPU进行训练 with tf.device('/gpu:0'): .... with tf.device('/gpu:1'): ... with tf.device('/cpu:0'): ... 2.输出devices的信息 在指定devices的时候往往不知道具体的设备信息,这时可用下面的代码查看对应的信息 进入Python环境 from tensorflow.python.c…
本人机子windows 10,matlab2015a,vs2013(官网使用的是vs2013) 1.首先去github上下载caffe的windows包,地址:https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows 下载完后,解压得到: 2.进去找到windows文件夹,进入windows文件夹,找到Caffe.sln文件,这就是要打开的项目文件,如下: 3.使用vs2013打开Caffe.sln项目文件,打开后目录文件如下所示: 4.因为这里是无gpu配置,并且还…
由于项目需要,所以在自己本子上配置了一下windows下GPU版本的caffe; 硬件:  win10    ;      gtx1070独显(计算能力6.1): 安装软件:     cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1  :  cuda_8.0.61_win10  :  NugetPackages.zip  :  caffe-master: 可以自己官网下载(我也提供了百度云:链接:https://pan.baidu.com/s/1miDu1qo 密码:w7ja) 参考链接…
一.首先看看自己的系统,Ubuntu16.04,cpu,没有Nvidia,没有opencv 二.安装依赖包 安装protobuf,leveldb,snappy,OpenCV,hdf5, protobuf compiler andboost: sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get…
通过整理LeNet.AlexNet.VGG16.googLeNet.ResNet.MLP统计出的常用算子(不包括ReLU),表格是对比. Prelu Cpu版 Gpu版 for (int i = 0; i < count; ++i) { int c = (i / dim) % channels / div_factor; top_data[i] = std::max(bottom_data[i], Dtype(0)) + slope_data[c] * std::min(bottom_data[…
因为没有GPU,所以在CPU下训练自己的数据,中间遇到了各种各样的坑,还好没有放弃,特以此文记录此过程. 1.在CPU下配置faster r-cnn,参考博客:http://blog.csdn.net/wjx2012yt/article/details/52197698#quote 2.在CPU下训练数据集,需要对py-faster-rcnn内的roi_pooling_layer和smooth_L1_loss_layer改为CPU版本, 并重新编译.这位博主对其进行了修改,可直接进行替换:htt…
1. 安装cuda8.0 1)先去官网下载cuda8.0  https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 2)下载完之后进行安装,安装时间有点长,请耐心等待,默认是安装在c盘目录下 安装完后会生成两个系统变量: CUDA_PATH C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8. CUDA_PATH_V8_0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit…
首先声明,本文借鉴自:http://blog.csdn.net/u011314529/article/details/51505029 所以,可参考链接的博文.但原文有个瑕疵就是,cublas.lib错写成了cudlas.lib. 其次,我还是记下我的CUDA8.0的安装和测试过程,是为备忘. 步骤如下: 1.下载安装CUDA: 1.1  下载.请到 cuda官网,选择合适的版本.如果版本不合适,安装的时候会提示的,但还是下载最新的比较好: 1.2  安装.双击cuda_7.5.18_win10…
前言 博主想使用caffe框架进行深度学习相关网络的训练和测试,刚开始做,特此记录学习过程. 环境配置方面,博主以为最容易卡壳的是GPU的NVIDIA驱动的安装和CUDA的安装,前者尝试的都要吐了,可以参见here.关于CUDA的安装,主要需要检查各个相关方面是否满足版本的匹配,最重要的是NVIDIA驱动版本.linux内核版本和CUDA版本是否匹配,具体的要求可以参见nvidia的官网. 一定要先安装NVIDIA的驱动,否则会出错,使用多种方法都没有安装成功,最后重装系统,使用最笨的更新系统软…
一. 安装cuda8.0 1)先去官网下载cuda8.0  https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 2)下载完之后进行安装,安装时间有点长,请耐心等待,默认是安装在c盘目录下 安装完后会生成两个系统变量: CUDA_PATH C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8. CUDA_PATH_V8_0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit…
原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本开发环境搭建 1. Microsoft Windows 版本 关于Windows的版本选择,本人强烈建议对于部分高性能的新机器采用Windows 10作为基础环境,部分老旧笔记本或低性能机器采用Windows 7即可,本文环境将以Windows 10作为开发环境进行描述.对于Windows 10的发行版本选择,笔者建议采用Windows_10_enterprise_…
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…
#include <amp.h> #include <iostream> #include <winbase.h> //操作系统的底层文件 using namespace concurrency; using namespace std; void main () { ,, , ,, , ,, , }; array_view<,a ); //GPU计算结构,av存储到GPU显存,根据数组初始化 // restrict 定向到GPU // 直接操作AV,(index…
推荐QT开发的配置如下: 我的硬件配饰中等,所以推荐一下配置: QT551版本,目前QT最新版8.0,为了稳定选择551版本 VS2013IDE, 因为VS2010与VS2013的编译器相同,但是VS2013版本提供的codding风格大变,有很多的便捷工具可以使用,不需要再安装visualAsisit. QTVS插件:可以同时支持vs2010,以及vs2013扩展…
配置指定CPU Nginx建议进程数和CPU数量一致,这样每个CPU都有自己独立的缓存 worker_processes 4; worker_cpu_affinity 1000 0100 0010 0001 设置每个进程独享CPU (0001表示启用第一个CPU内核,0010表示启用第二个CPU内核,依此类推) 硬件加速 openssl engine -t 命令先检查服务器是否支持硬件加速 设置进程优先级 worker_priority (范围是-20~+19) 负数优先级最高一般默认-5 负载…
内存lsattr -El mem0cpu lsdev -C |grep procCPU的信息lsattr -El proc0   #bootinfo -r查看物理内存     使用命令#  lsdev -Cc memory查看配置的物理内存设备,下面为其输出示例:  mem0 Available 00-00 Memory   L2cache0 Available 00-00 L2 Cache 再使用命令# lsattr -El mem0输出如下  size 512 Total amount of…
首先,导入os,再按照PCI_BUS_ID顺序,从0开始排列GPU, import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" 然后就可以选择用哪一个或者那几个GPU运行: os.environ[”zCUDA_VISIBLE_DEVICES”] = "0" 用0号GPU,即'/gpu:0'运行: os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0,1” 用0号和1…