深度学习工具caffe具体安装指南

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深度学习工具caffe具体安装指南

caffe安装指南-吐血整理前言: 在一台系统环境较好的linux机器上能够非常easy的安装caffe,可是假设系统本身非常旧,又没有GPU的话.安装就太麻烦了,全部都得从头做起,本文档旨在尽可能覆盖安装所要採的坑. 步骤: 一.caffe是主要是C/C++和python编写的. 首先,得须要将gcc,g++安装好,通过yum安装就能够. 二.cuda的安装,假设机器上配置了NVIDIA系列GPU,则须要安装该驱动,推荐安装该驱动至7.0版本号.推荐同一时候安装cuDNN. 安装能够參考ht…

深度学习框架caffe/CNTK/Tensorflow/Theano/Torch的对比

在单GPU下,所有这些工具集都调用cuDNN,因此只要外层的计算或者内存分配差异不大其性能表现都差不多. Caffe: 1)主流工业级深度学习工具,具有出色的卷积神经网络实现.在计算机视觉领域Caffe仍然是最流行的工具包,他有很多扩展,但是由于一些遗留的架构问题,它对递归网络和语言建模的支持很差.此外,在caffe种图层需要使用C++定义,而网络则使用protobuf定义. 2)caffe支持pycaffe接口,但这仅仅是用来辅助命令行接口的,而即便是是使用pycaffe也必须使用Proto…

基于OpenCL的深度学习工具：AMD MLP及其使用详解

基于OpenCL的深度学习工具:AMD MLP及其使用详解 http://www.csdn.net/article/2015-08-05/2825390 发表于2015-08-05 16:33| 5921次阅读| 来源CSDN| 2 条评论| 作者AMD中国异构计算部深度学习异构计算异构编程MLPopencl 摘要:本文介绍AMD深度学习团队开发的MLP学习工具软件的使用,为深度学习研究人员和开发商提供一个高性能.高易用性的深度学习的软硬件平台方案.AMD-MLP基于OpenCL,支持不同类型…

常用深度学习框——Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet

常用深度学习框--Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet 一．概述近几年来,深度学习的研究和应用的热潮持续高涨,各种开源深度学习框架层出不穷,包括TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch,CNTK,Theano,Caffe,DeepLearning4,Lasagne,Neon,等等.Google,Microsoft等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战,当下最主流的框架当属TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch…

深度学习框架Caffe的编译安装

深度学习框架caffe特点,富有表达性.快速.模块化.下面介绍caffe如何在Ubuntu上编译安装. 1. 前提条件安装依赖的软件包: CUDA 用来使用GPU模式计算. 建议使用 7.0 以上最新的版本 BLAS via ATLAS, MKL, or OpenBLAS. Boost >= 1.55 protobuf, glog, gflags, hdf5 可选依赖软件包: OpenCV >= 2.4 including 3.0 IO libraries: lmdb, leveldb (n…

深度学习框架-caffe安装-环境[Mac OSX 10.12]

深度学习框架-caffe安装 [Mac OSX 10.12] [参考资源] 1.英文原文:(使用GPU) [http://hoondy.com/2015/04/03/how-to-install-caffe-on-mac-os-x-10-10-for-dummies-like-me/] 2.基于1的两篇中文博客: [http://ylzhao.blogspot.kr/2015/04/mac-os-x-1010caffe.html][http://www.jianshu.com/p/8795b88…