本文转载自:https://blog.csdn.net/Nicholas_Wong/article/details/70215127 rticle/details/70215127 在我的机器上出现的提示信息如下所示:   W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are availab

linux下编译qt5.6.0静态库 linux下编译qt5.6.0静态库 configure生成makefile 安装选项 Configure选项 第三方库: 附加选项: QNX/Blackberry 选项: Android 选项: 生成makefile 遇到链接检查失败的情况 生成makefile后进行编译 编译时的错误 多重定义’QT_MODBUS()’和’QT_MODBUS_LOW()’ qt_static_plugin_AssimpParserPlugin未定义 在Qt Creator

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其实这只是给自己看的一个configure选项笔记,没有太多的东西. 首先: 下载qt5.6的源码: 地址: http://download.qt.io/archive/qt/5.6/ 下载完解压: tar  -xvf   qt-everywhere-opensource-src-5.6.0.tar.gz 解压完进入源代码 : 修改几个东西: 1. 进入qtbase/mkspecs 里面, 复制一份linux-arm-gnueabi-g++    ,名字为linux-arm 在进入 linux-

我们知道在Ubuntu下直接编译FFmpeg是很简单的,主要是先执行./configure,接着执行make命令来编译,完了紧接着执行make install执行安装.那么如何使用Android的NDK编译出来可以在Android下面可以使用的FFmpeg动态链接库呢?写下这篇文章就是学习如何裁剪并且编译出来可以使用的动态库. 一.获取FFmpeg源码: 首先在编译之前,得获取一份FFmpeg的源码,如果你没有git并且也不打算使用,你可以去FFmpeg官网http://ffmpeg.org/去

Redhat 的GCC编译器4.1版本号,为SSE4,AVX,AVX2支持不够好,官方建议4.7以上. 就这样开始了GCC升级之路. 因为Redhat 5.5它安装在一个虚拟机.全然解决,经过若干尝试,以下过程可行. 主要參考例如以下: http://blog.sciencenet.cn/blog-714229-600604.html http://blog.sciencenet.cn/blog-714229-600389.html http://blog.rekfan.com/articles

os安装 目前对tensorflow和cuda支持最好的是ubuntu的18.04 ,16.04这种lts,推荐使用18.04版本.非lts的版本一般不推荐. Windows倒是也能用来装深度GPU环境,但是Windows上的问题实在太多了,而且很多都是跟环境相关的,不具备普遍性,解决了也没有意义.所以真心不推荐Windows环境. 这里需要注意的是,ubuntu有桌面版本和服务器版本的区别,自己用的话,肯定是要桌面版本的,但是如果只是放在角落里做运算机又或者是桌面版本安装失败的时候,可以考虑服

问题: 安装TensorFlow(CPU版本),使用pip install tensorflow安装,安装一切顺利,但是在跑一个简单的程序时,遇到如下情况: 大概意思是:你的CPU支持AVX扩展,但是你安装的TensorFlow版本无法编译使用. 原因: 除了通常的算术和逻辑,现代CPU提供了许多低级指令,称为扩展,例如, SSE2,SSE4,AVX等来自维基百科: 高级矢量扩展(AVX)是英特尔在2008年3月提出的英特尔和AMD微处理器的x86指令集体系结构的扩展,英特尔首先通过Sandy

解决方法: 如果安装的是GPU版本 如果你有一个GPU,你不应该关心AVX的支持,因为大多数昂贵的操作将被分派到一个GPU设备上(除非明确地设置).在这种情况下,您可以简单地忽略此警告: import os os.environ[' 如果安装的是CPU版本(pip install tensorflow) 1.在代码中加入如下代码,忽略警告: import os os.environ[' 2.编译TensorFlow源码 如果您没有GPU并且希望尽可能多地利用CPU,那么如果您的CPU支持AVX,

在超极本上本来不想编译了,反正没有cuda.但发现即使下载的opencv_contrib也不包含sift等等nonfree库了,要自己编译开编译选项才可以.坑啊,自己编译吧.反正opencv已经这么庞大了,也不得不自己编译了. 小坑若干,折腾1天.记之. 下载opencv4 和opencv_contrb 1 vs2017 也就是所谓的vc15. 要检测是否安装了完整的C++功能和cmake支持,用vs 的installer可以选上. 否则cmake的configure都会报错. 2python3

惭愧,之前一直没在linux下编译过opencv,也没用过纯命令行版的cmake,现在咬牙编译一次.其实感觉还凑合. opencv官网文档还是那么烂:https://docs.opencv.org/master/d7/d9f/tutorial_linux_install.html 按这个安装,还是会缺很多选项. 只好参考好几个blog大概增加下面这些,应该就没啥问题了 比较有用的参考:https://github.com/BVLC/caffe/wiki/OpenCV-3.3-Installati

原文链接:http://blog.csdn.net/vbskj/article/details/38408213 在Intel Sandy Bridge微架构中,Intel引入了256位SIMD扩展AVX,这套指令集在兼容原MMX.SSE.SSE2对128位整点SIMD支持的基础上,把支持的总向量数据宽度扩展成了256位.新增了若干条256位浮点SIMD指令. 昨天(2014年8月5日),Intel刚刚发布了AVX2指令集,这套指令集在AVX基础上做了扩展,不过要在2013年发布的Haswell

简述 很久没有用过OpenCV了,这次需要做一点图像处理相关的工作,又需要用起来,这里记录一下编译的过程.之前介绍过使用vs2015编译opencv2.4的帖子在这里. 编译好的文件在这里https://pan.baidu.com/s/1qXCWxkw 1.下载源码 这里就不下载源码压缩包了,直接从github上克隆一下. # 因为访问github较慢,这里直接使用的国内码云同步仓库 git clone https://gitee.com/mirrors/opencv.git # github上

本文转自:https://www.solarck.com/compile-tensorflow-gpu.html 我的电脑系统是基于 Archlinux 的 Manjaro,软件包更新的比较激进,很早就已经是 CUDA 9.2 了,而目前 Tensorflow 的官方编译版本对 CUDA 的支持还只停留在 CUDA 9.0.由于还不太会用 mxnet 和 pytorch,这时倍加想念 Keras 的简单.最近忙里偷闲研究了一下编译安装 Tensorflow,发现还挺简单的,把成功的喜悦分享出来,

本文转载自:https://blog.csdn.net/iTaacy/article/details/72799833 版权声明:欢迎转载,转载请注明出处! https://blog.csdn.net/iTaacy/article/details/72799833 TensorFlow CPU环境 SSE/AVX/FMA 指令集编译 sess.run()出现如下Warning # 通过pip install tensorflow 来安装tf在 sess.run() 的时候可能会出现 W tens

答:使能AVX,AVX2和FMA来进行源码编译,这样可以提速噢 具体编译方法,请参考windows10下如何进行源码编译安装tensorflow

背景介绍 最简单的 Tensorflow 的安装方法是在 pip 一键式安装官方预编译好的包 pip install tensorflow 通常这种预编译的包的编译参数选择是为了最大兼容性而不是为了最优性能,导致在使用过程中,每次运行代码都会输出一大堆的 warning 信息.例如在安装了谷歌官方的 Tensorflow 1.3.0 包后,运行以下测试代码时 import tensorflow as tf   hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') s

1. 准备 windows 10系统.3.6GHz cpu.16G 内存 visual studio 2017 or 2015 下载安装git 下载安装cmake 下载安装swigwin 如果不需要python bindings,可以跳过 clone tensorflow 切换tensorflow到要进行编译的git tag 修改tensorflow/contrib/cmake/CMakeLists.txt if (tensorflow_OPTIMIZE_FOR_NATIVE_ARCH) inc

官方源码:http://code.google.com/p/libyuv/简介: libyuv is an open source project that includes YUV scaling and conversion functionality. Scale YUV to prepare content for compression, with point, bilinear or box filter. Convert to YUV from webcam formats. Co