ABLE_DEPRECATED' is defined [-Winvalid-pch] //usr/lib/libvtkIO.so.5.10:对‘TIFFReadDirectory@LIBTIFF_4.0’未定义的引用 //usr/lib/libvtkIO.so.5.10:对‘TIFFIsTiled@LIBTIFF_4.0’未定义的引用 //usr/lib/libvtkIO.so.5.10:对‘TIFFScanlineSize@LIBTIFF_4.0’未定义的引用 //usr/lib/libvt

今天编译caffe ,本来编译过无数次caffe了,基本坑都能解决的.但这次惹恼我了.一直搞不定. 错误信息是这样的: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_highgui.so.2.4.8: undefined reference to `TIFFIsTiled@LIBTIFF_4.0' /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_highgui.so.2.4.8: undefined reference to `TIFFOpen@

1.编译时候出现 make: * [.build_release/examples/siamese/convert_mnist_siamese_data.bin] Error 1 /usr/local/lib/libopencv_imgcodecs.so: undefined reference to TIFFReadDirectory@LIBTIFF_4.0' /usr/local/lib/libopencv_imgcodecs.so: undefined reference toTIFFWr

以前用Caffe用的好好的,今天重装后居然报了很多这样的错误 /usr/lib/libopencv_highgui.so.' 1> /usr/lib/libopencv_highgui.so.' 貌似libtiff4-dev也是装了的.重装opencv也没用,最后在这里找到了解决方案: http://answers.opencv.org/question/35642/libtiff_40-link-errors/ 解决方法是在cmake时加入下面参数 -D BUILD_TIFF=ON

 LIBRARIES += boost_thread stdc++ boost_regex     https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn/issues/52

make之前加上sudo su重新make即可 http://blog.csdn.net/cfyzcc/article/details/52981467

ubundu 编译 C++工程时遇到的: 解决方案: https://blog.csdn.net/qq_29572513/article/details/88742652

已有条件: ubuntu14.04+cuda7.5+anaconda2(即python2.7)+matlabR2014a 上述已经装好了,开始搭建caffe环境. 1. 装cudnn5.1.3,参照:2015.08.17 Ubuntu 14.04+cuda 7.5+caffe安装配置 详情:先下载好cudnn-7.5-linux-x64-v5.1-rc.tgz安装包(貌似需要官网申请) 解压: tar -zxvf cudnn-7.5-linux-x64-v5.1-rc.tgz cd cuda s

1. 下载flownet2.0源码到指定目录 cd /home/zzq/saliency_models/deep_optical_flow git clone https://github.com/lmb-freiburg/flownet2 cd flownet2 cp Makefile.config.example Makefile.config 2. 新建anaconda2 flownet2.0环境 cd ~/anaconda2/bin conda create -n flownet2.0

操作系统: bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/tools$ cat /etc/issue Ubuntu LTS \n \l Python版本: bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/tools$ python --version Python pip版本: bigtop@bigtop-SdcOS-Hypervisor:~/py-faster-rcnn/tools$ pip --

Summary on deep learning framework --- PyTorch  Updated on 2018-07-22 21:25:42  import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="4" 1. install the pytorch version 0.1.11  ## Version 0.1.11 ## python2.7 and cuda 8.0 sudo pip install http://

Installing Darknet 1.直接设置使用,编译通过 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet make 2. 下载权重测试 wget http://pjreddie.com/media/files/yolo.weights ./darknet yolo test cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg 3.测试结果: dsp@dsp:/media/dsp/学习/yo

目录 cmake编译opencv指南 用包管理器安装 查看opencv相关的包 执行安装 编译安装 为什么编译安装 下载源码 编译脚本 执行编译脚本.解决3rdparty下载 编译后的设定-环境变量 mac下的compile.sh脚本 其他问题 cmake编译opencv指南 用包管理器安装 比如ubuntu下是apt-get,mac下是brew.(windows下或许用nuget?)以ubuntu下为例. 查看opencv相关的包 aptitude search opencv 执行安装 发现有

为了使用caffe,特地装了linux系统,版本:Ubuntu14.04 X64 可参照 http://www.cnblogs.com/platero/p/3993877.html 这个博客写的更好http://www.haodaima.net/art/2823705 第一步:第一部分 Linux安装 Linux的安装,如果不是Linux粉,只是必须,被迫要用它来作作科研什么的,建议安装成双系统,网上方法很多,这里我就不详细写了,安装还算是傻瓜式的,和windows的过程类似,至于语言,如果觉得

虽然Ubuntu 18.04可以通过apt安装caffe,但是为了使用最新的代码,还是值得从源码安装一遍的. 安装环境 OS: Ubuntu 18.04 64 bit 显卡: NVidia GTX 1080 CUDA: 10.0 cuDNN: 7.4 Python: 3.6 任务:从源码编译安装caffe 安装OpenCV 参考[笔记] Ubuntu 18.04源码编译安装OpenCV 4.0流程,安装OpenCV. 安装依赖 $ apt install -y libprotobuf-dev l

ks@ks-go:~/caffe-master$ make -j16 CXX/LD -o .build_release/tools/convert_imageset.bin CXX/LD -o .build_release/tools/net_speed_benchmark.bin CXX/LD -o .build_release/tools/upgrade_net_proto_text.bin CXX/LD -o .build_release/tools/upgrade_net_proto_b

1       Cobbler服务器端系统环境配置 1.1     系统基本环境准备 [root@cobbler-server ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.2.1511 (Core) [root@cobbler-server ~]# uname -r 3.10.0-327.el7.x86_64 [root@cobbler-server ~]# getenforce Disabled [root@cobbler-server

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/54e7a3d8/,欢迎阅读最新内容! tutorial to compile and use pytorch on ubuntu 16.04 PyTorch for Python install pytorch from anaconda conda info --envs conda activate py35 # newest version # 1.1.0 pytorch/0.3.0 torchvision conda

1.显卡驱动 ubuntu nvidia 940m 使用sudo ubuntu-drivers devices 查看推荐的驱动版本 //sudo add-apt-repository ppa:mamarley/nvidia(已不能用了) ppa已改为:sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-358 reboot 2.安装CUDA 6.5 chm

.NET Core中使用水印 在项目中,我需要给上传的图片添加水印,通过网上查找针对.NET Core 的找到两个方案: 使用 CoreCompat.System.Drawing 及用于非Windows的runtime.osx.10.10-x64.CoreCompat.System.Drawing或runtime.linux-x64.CoreCompat.System.Drawing 使用 System.Drawing.Common 遇到问题 经过尝试,发现方案1在.NET Core 2.2里面