https://blog.csdn.net/jywowaa/article/details/52263711 学习中用到深度学习的框架,需要搭建caffe.theano和torch框架.经过一个月的不懈奋战,终于搭建好了框架.现在分享简单的搭建过程,为后面要用到深度学习框架的同学节省时间,写了这个博客.因为框架的搭建过程会出现各种问题,不同的硬件(如笔记本.台式机).不同的软件(如依赖库.编译器)和软件的版本(如编译器版本不同,编译框架时会找不到依赖库路径)之间有上百种组合,网络中遇到问题的情况…

1.安装官方给的opencv依赖包 $ sudo apt-get install build-essential $ sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev $ sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev…

1.安装依赖项 sudo apt--dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev 可选的 sudo apt--dev libxine2-dev libgstreamer0.-dev libgstreamer-plugins-base0.-dev libv4l-dev python-dev python-numpy libtbb-dev libqt4-dev libgtk2.-dev libfaac-dev libmp3l…

步骤1.安装依赖项 sudo apt--dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev 可选的 sudo apt--dev libxine2-dev libgstreamer0.-dev libgstreamer-plugins-base0.-dev libv4l-dev python-dev python-numpy libtbb-dev libqt4-dev libgtk2.-dev libfaac-dev libmp…

1.首先安装一些编译工具 # 安装编译工具 sudo apt-get install build-essential # 安装依赖包 sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev # 安装可选包 sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-d…

一.事先声明:1.Ubuntu版本:Ubuntu使用的是16.04.而不是16.04.1或16.04.2,这三个是有区别的.笔者曾有过这样的经历,Git上一个SLAM地图构建程序在Ubuntu14.04.3上可以正常make与工作,而14.04.4却一塌Error... 可自己在Google搜索关键字“Ubuntu16.04.1”做“引子”找到历史版本,第一个就是.在此我们放出网址: http://old-releases.ubuntu.com/releases/16.04.1/ 问:有两个“6…

软件版本说明:我选的Linux系统是Ubuntu16.04,CUDA用的8.0,Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7只支持TensorFlow1.3.0以下的版本,所以我的TensorFlow版本选择为1.2.0.如果想使用TensorFlow1.3.0,就需要CUDA8.0+cuDNN5.1了. 软件下载地址:CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cuDNN:https://deve…

1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统,直接安装 Ubuntu16.04,从 ubuntu官方 下载64位版本: ubuntu-16.04-desktop-amd64.iso . 在MAC下制作了 Ubuntu USB 安装盘,具体方法可参考: 在MAC下使用ISO制作Linux的安装USB盘 ,之后通过Bios引导U盘启动安装Ubuntu系统: 1)一开始安装就踩了一个坑,选择”Install Ubuntu”回车后过一会儿屏幕显示“输入不支持”,google了好多方案,最终和ubunt…

要求已经安装好了CUDA 8.0 以及OpenCV3.1.0 YOLO官方网站 配置darknet git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make 如果没有报错输入 ./darknet 得到输出 ./darknet <function> 说明darknet配置成功 打开Makefile文件,将开头几行改为 GPU= CUDNN= OPENCV= 接着查询自己GPU的计算能力,查看Makefile是否包含,如下我的GPU…

  本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing 本文主要是介绍在ubuntu16.04下,怎么配置当下流行的深度学习框架,cuda8.0+cudnn+caffe+theano+tensorflow 安装英伟达显卡驱动 首先去官网上查看适合你GPU的驱动 (http://www.nvidia.com/…