昨天安装caffe,因为用的是cuda10.2,遇到各种问题,最终也没有安装成功.使用cmake配置成功.生成成功.编译的时候报错. /usr/local/cuda/include/cuda_runtime_api.h::: error: ‘cudaGraphExec_t’ was not declared in this scope extern __host__ cudaError_t CUDARTAPI cudaGraphExecDestroy(cudaGraphExec_t graphE…

不多说了,经历了很多莫名其妙的错误最后终于安装好了,直接放安装脚本: #!/bin/bash #安装时要注意有些库可能安装失败以及安装caffe有和protobuf相关错误时可能需要重新对protobuf进行make install cd /home/zw/softwares #需要事先下载对应版本的cuda --local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda cd /home/zw/git_h…

不多说,直接上干货! 笔者花了很长时间才装完,主要是cuda安装和opencv安装比较费劲,cuda找不到32位的安装包只好重装64位的ubuntu系统,opencv 也是尝试了很久才解决,这里建议用2.4.9版本.其实如果没用GPU的话不需要安装cuda,不过为了后续兼容性的考虑,系统强烈建议64位的.下面是 对自己的安装过程记录备忘,有些主要参考网上的文章,所以有些过程就直接用了原来文章中的内容. caffe在git上的源码:https://github.com/BVLC/caffe 环境:…

1. 下载cuda8.0  cudnn5   anaconda https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive https://developer.nvidia.com/cudnn https://www.anaconda.com/download/#windows    (安装anaconda3) 安装anaonda,cuda, cudnn cudnn下载好后 把include   lib  复制到    C:\Program…

本记录只暂时只记录一些错误. 编译错误,opencv3.2与anaconda3下的libtiff不兼容,冲突. 问题查找(查找所有的TIFF库与编译错误提示匹配/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_imgcodecs.so.3.2.0: undefined reference to `TIFFReadRGBAStrip@LIBTIFF_4.0',可以确定是anaconda3//pkgs目录下的libtiff与opencv3.2冲突): wmz@wmz-Think…

1. sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libopenblas-dev liblapack-dev libatlas-base-dev…

0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com…

Docker是开源的应用容器引擎.若想简单了解一下,可以参考百度百科词条Docker.好像只支持64位系统. Docker官网:https://www.docker.com/ Docker - 从入门到实践:https://yeasy.gitbooks.io/docker_practice/content/ Pdf版下载:http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/9743400 caffe官网:http://caffe.berkeleyvision.o…

Ubuntu14.04+caffe+cuda 环境搭建以及MNIST数据集的训练与测试 一.ubuntu14.04的安装: ubuntu的安装是一件十分简单的事情,这里给出一个参考教程: http://jingyan.baidu.com/article/76a7e409bea83efc3b6e1507.html 二.cuda的安装: 1.首先下载nvidia cuda的仓库安装包(我的是ubuntu 14.04 64位,所以下载的是ubuntu14.04的安装包,如果你是32位的可以参看具体的地…

参考链接: http://blog.csdn.net/enjoyyl/article/details/47397505 http://blog.csdn.net/baobei0112/article/details/77996369 写在前面:安装caffe的过程中一定要把caffe+cuda+cudnn+opencv以及linum的版本对应好,或者完全按照一个好用的教程操作,否则很容易出问题,博客里内容基本与http://blog.csdn.net/enjoyyl/article/detail…

要做卷积神经网络的一些东西,所以要装theano,网上很多Theano安装教程版本较老,而各安装包更新很快,参考价值有限.走了很多弯路才装好,把这个过程记录下来,希望对大家有帮助~ ~ 我的配置:win7,32位(64和32位安装步骤没差,下安装包版本有差而已),vs2012 首先推荐一篇英文安装指南,写的十分详细,很多安装指南都是参考的这篇.不过因为这篇里存在着一些冗余成分,个人酌情参考,不过遇到难题时可以看看:http://deeplearning.net/software/theano/i…

大二的时候写的一个CV小玩意,最终决定还是把它放出来,也许会帮助到很多人,代码写的很丑,大家多多包涵.附加实验报告主要部分. 课题背景及意义: 本项目主要目标是设计一套能自动分析我校现行的试卷封面并获取学生题目得分信息以及学号信息的原型系统. 本项目的实现有助于提升我校成绩管理的自动化程度以及试卷分析的量化程度,分担一部分期末教师阅卷的工作. 课题相关研究情况概述: 本项目进行至今已经完成了单个数字的识别,并且准确率高达98.74%.完成了试卷卷面的基本分析工作,可以准确定位评分栏并读取评分栏中…

(RTX 2070 同样可以在 ubuntu 16.04 + cuda 9.0中使用.Ubuntu18.04可能只支持cuda10.0,在跑开源代码时可能会报一些奇怪的错误,所以建议大家配置 ubuntu16.04 + cuda 9.0.下文还是以ubuntu18.04 + cuda 10.0为例.ubuntu16.04 + cuda 9.0的配置方法大同小异) 虽然CUDA官网中没有RTX20系列GPU所对应的版本,但是CUDA 10.0 支持Ubuntu18.04 + GPU GEFORCE…

[神经网络与深度学习][CUDA开发][VS开发]Caffe+VS2013+CUDA7.5+cuDNN配置成功后的第一次训练过程记录<二> 标签:[神经网络与深度学习] [CUDA开发] [VS开发] 紧着上一篇,我在windows上备份了三个版本的Caffe库以及visual studio 13的编译工程,主要当时是一步一步来的,想着先是only cpu,然后是支持cuda,最后是并入cuDNN.当我意识到程序要支持在没有GPU的设备上运行时,需要有不同的选择.这里主要记录关于三种不同的配置…

前言 Ubuntu16安装caffe过于繁琐,然而Ubuntu18安装起来却仅仅两步而已 附上官方安装教程:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 安装方法 1.众所周知,访问国外网时很慢很慢,所以首先需要换源,这里建议使用中科大的源,因为用国内其他源可能无法检测到Caffe.(这里坑了我好久) cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources_init.list gedit /etc/apt/sourc…

由于caffe安装坑很多,而且caffe框架很久不更新了,微调对框架影响不大,所以对与ubuntu18.04在caffe官网提供了一条命令安装,避免很多踩坑痛苦. CPU的一条命令安装: sudo apt install caffe-cpu GPU的一条命令安装: sudo apt install caffe-cuda 一条命令安装依赖: sudo apt build-dep caffe-cpu # dependencies for CPU-only version sudo apt build…

安装Caffe指导书 环境: Linux 64位 显卡为Intel + AMD,非英伟达显卡 无GPU 一. 安装准备工作 1. 以管理员身份登录 在左上角点击图标,搜索terminal(即终端),以super 管理员身份登录: 命令:sudo su 输入password即可 2. 安装Boost 命令:sudo apt-get install libboost-all-dev 3. 安装BLAS(Intel MKL) (1)  下载 Intel MKL库,解压后安装 下载地址: https:/…

官方教程:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 主要参考教程: https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-Installation-Guide 其他参考:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51999566 http://www.52nlp.cn/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%…

本文安装显卡驱动的方式已经过时, 最新安装说明请参考发布在Gist上的这篇文章,如有任何疑问,仍然欢迎在本文下留言 :P (本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算, 如分别使用不同的显卡进行显示和计算,则可能不适用.) 1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 2. 安装NVIDIA驱动 (3.4.0) 2.1 准备工作(2014-12-03更新) 在关闭桌面管理 lightdm 的情…

1. 前言 本教程使用的系统是Ubuntu 14.04 LTS 64-bit,使用的CUDA版本为7.5,使用的NVIDIA驱动版本为352. 如果您使用的Pascal架构显卡,如GTX1080或者新ttx,则必须使用更高版本的驱动和CUDA 8.本教程不适于这种情况,请不要尝试. Ubuntu每两年发布一次LTS版本(即长期支持版),所以现在已经发布了16.04 LTS版本.鉴于很多程序在新系统下的兼容性还没有测试,本教程依然介绍的是上一个LTS版本上安装Caffe的方法,随后会推出针对于Ub…

这个也是困扰我很久的问题,之前用 http://www.cnblogs.com/platero/p/3993877.html 的安装方法,装了五六七八九十次,总是出问题. 后来找到了一种新的方法,一个晚上加半个上午,装了ubuntu系统(14.04) + NVIDIA 驱动 + CUDA + CAFFE 全部搞定.还跑了mnist的那个数据库,爽爽的一点问题也没有.具体步骤: 1.安装ubuntu,建议安装英文语言版(我自己安装的是14.04英文语言的). 2.安装NVIDIA 驱动:建议参考博…

caffe是一个简洁高效的深度学习框架,具体介绍可以看这里,caffe环境配置过程可以参考这里,我在搭建环境时搜集了许多资料,这里整理了一下,介绍一下caffe在无CUDA的环境下如何配置. 1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 如果出现essential包不可用的情况,可以执行下列命令解决: sudo apt-get update 2. 安装ATLAS for Ubuntu 执行命令:…

作为小码农的我,昨天就在装这个东东了,主要参考第一篇博文,但是过程发现很多问题,经过反反复复,千锤百炼,终于柳暗花明,我把这个caffe给搞定了,是故,我发布出来,后之来者,欲将有感于斯文~ 本分分为四个部分,在Ubuntu上调试运行成功,第一部分:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试:第二部分 Python安装和调试:第三部分 Matlab安装和调试:第四部分 Caffe的安装和测试. 第一部分:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试 这里以CUDA 7.0为…

因操作失误,误卸开发机NVIDIA显卡驱动,先更新操作日志如下: 1>NVIDIA驱动重装 1.卸载系统里的Nvidia残余 sudo apt-get purge nvidia* 2.把显卡驱动加入PPA sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers sudo apt-get update 3.查找显卡驱动最新的版本号 sudo apt-cache search nvidia 4.采用apt-get命令在终端安装: sudo apt- nvidia-s…

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…

转载:https://blog.csdn.net/thesby/article/details/50512886 编译caffe-master时遇到的问题,__float128未定义,使用到cuda版本为7.5.18,boost为1.60,gcc为4.8,opencv为3.1,操作系统为ubuntu14.04,报错如下: /usr/local/include/boost/config/suffix.hpp(): error: identifier "__float128" is und…

一.参考: https://blog.csdn.net/QLULIBIN/article/details/78714596 https://www.jianshu.com/p/00c37b09f0f3 二.安装过程 1.检查自己的电脑环境是否具备安装CUDA的条件 1) 验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU 你可以电脑的配置信息中找到显卡的具体型号,如果你是双系统,在Windows下的设备管理器中也可以查到显卡的详细信息:你也可以在ubuntu的终端中输入命令: $ lspci |…

因为一些原因还是需要使用别人基于Caffe的代码,但是代码比较老,默认不支持高版本的cuda或者cudnn 怎么办呢?基本上就是把最新官方Caffe-BVLC的几个关键文件拿过来替换即可. 脚本如下: ######################################################################### # File Name: xxx.sh # Author: ChrisZZ # mail: imzhuo AT foxmail.com # Creat…

步骤简述: 1.安装GPU驱动(系统适配,不采取手动安装的方式) 2.安装依赖(cuda依赖库,caffe依赖) 3.安装cuda 4.安装cudnn(只是复制文件加链接,不需要编译安装的过程) 5.安装caffe 6.安装pycaffe 7.安装matcaffe  获取资源 cuda8.0 , cudnn ,caffe-master (暂未提供,网上下载) caffe-master:  git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 1.安装GPU(系统…

本文写的比较简单,期间遇到的一些小麻烦,自己不认为成为阻碍,所以没有详细写. 如有疑问可以联系QQ:2922530320 Pycharm Pycharm使用Anaconda Pycharm 在新建项目的时候可以指定Conda环境,前提是已经安装了Conda. 如果创建项目的时候没有指定conda环境: Setting => Project => Project Interpreter 里面修改 Project Interpreter , 点击齿轮标志再点击Add Local为你某个环境的pyt…