配置caffe后在matlab中测试报错. 未定义变量 "caffe" 或类 "caffe.reset_all". 我的原因是:caffe在matlab接口处没配置好. 配置MatlabSupport 见caffe安装配置.matlab接口 - ostartech - 博客园 https://www.cnblogs.com/wxl845235800/p/10599265.html 重新配置.

import caffe时出错:can not find module skimage.io  //以下内容在ubuntu16.4上实际验证过.注意大小写的.----20170605 在命令行输入Python;再输入import caffe时,可能会报以下错误: can not find module skimage.io 此时只要按照以下命令操作即可: $ sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib pyth

一.CommonSettings.props caffe下载后解压.源代码文件夹caffe-master,到该文件夹下的windows文件夹下,将CommonSettings.props.example文件复制到该目录下并重命名为CommonSettings.props. 修改内容,true.false.false.true. 配置MatlabSupport,matlab安装目录为:D:\Englishpath\matlabC <IncludePath>后为: <IncludePath&

本人机子windows 10,matlab2015a,vs2013(官网使用的是vs2013) 1.首先去github上下载caffe的windows包,地址:https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows 下载完后,解压得到: 2.进去找到windows文件夹,进入windows文件夹,找到Caffe.sln文件,这就是要打开的项目文件,如下: 3.使用vs2013打开Caffe.sln项目文件,打开后目录文件如下所示: 4.因为这里是无gpu配置,并且还

转发请说明来处 Win7配置caffe(无GPU) 配置环境: 必须:win7 64 + vs2013 Win7 64位旗舰版要升级到service spack(因为是在vs2013下,想安装vs2013,得将旗舰版升级到Service Pack1),如下图 Vs2013 本人申请的服务器,无GPU,如图: 计算机-属性-设备管理器 (如果你的是NVIDIA,需要下载CUDA,不着急下面先看) 本人python2.7.12(不是安装的anaconda,当然建议安装这个) Matlab2016a

特此声明:本文不允许用于商业目的,允许转载(注明一下啦). 首先,官方的参考文献为:http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html. 现在开始: 安装一些依赖包(对于gcc与g++编译器,就不多说了,可以apt-get install build-essentital),命令如下: sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev li

Caffe 提供了matlab接口,可以用于提取图像的feature.

blob 简述 方法: shape reshape get_diff set_diff 私有方法: check_and_preprocess_shape check_and_preprocess_data check_data_size_matches get_net(model_file,weight_file,phase_name)  简述 生成网络 (模型文件,模型参数,训练train还是测试test) 方法: get_solver 简述 生成解决方案 io  简述 输入输出函数 方法:

本博客是基于http://www.cnblogs.com/njust-ycc/p/5776286.html这篇博客修改的,做出了更正与补充. 本人机器的环境:Win7+MATLAB2014b+VS2013 1.首先去github上下载Microsoft的caffe包,地址:https://github.com/microsoft/caffe 下载完后,解压得到: 把   caffe-master\windows   路径下的 CommonSettings.props.example 复制一份,并

历时5天终于完成了,配置中出现了各种各样的Error,这里记录一下,希望能为正在安装的人提供一点帮助. 配置中主要参考博客:http://blog.csdn.net/yhaolpz/article/details/71375762#reply 安装硬件: GeForce GTX 1070/PCIe/SSE2 安装流程细分为如下10个步骤: 1.安装依赖包 2.禁用 nouveau 3.配置环境变量 4.NVIDIA驱动安装 5.安装 CUDA 8.0 6.验证 CUDA 8.0 是否安装成功 7

一.编译caffe的matlab接口 在我的这篇博客windows-caffe配置已经说了怎么编译了,这里就略过了. 编译成功后,会得到如下图所示文件: matlab接口就在matcaffe文件夹里.进入如下图所示目录,如果生成了caffe_mexw64文件,则说明matlab接口编译成功了. 二.配置 1.先在系统环境变量(path)里添加:D:\caffe-microsoft\caffe-master\Build\x64\Release 2.在matlab里添加文件夹:D:\caffe-mi

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7126126.html 参考网址: https://github.com/happynear/caffe-windows 使用的是参考网址中的caffe.由于电脑没有独显,因而使用cpu.首先下载该源码,而后顺序如下: 1. 将caffe-windows-ms\windows中CommonSettings.props.example改名为CommonSettings.props. 2. 由于只编译cp

一.需要安装的软件 1)vs2013,我是在http://www.52pojie.cn/thread-492326-1-1.html这个网址安装的.我之前用的是vs2012,按照网上的配置教程会爆各种错误,NuGet包总是还原失败,调试了一整天都没弄成功,最终还是安装了vs2013,才使配置过程一切顺利,所以还是建议安vs2013. 2)matlab R2014a,这是我用的matlab版本,如果不打算配置matlab这个接口的话可以不用下载这个. 3)cuda 8.0,cuda的下载与安装介绍

编译MatCaffe 转自: http://blog.csdn.net/ws_20100/article/details/50525879 使用如下命令编译MatCaffe make all matcaffe 1 之后,你可以用以下命令测试MatCaffe: make mattest 1 如果你在运行上面命令时,遇到如下错误:libstdc++.so.6 version ‘GLIBCXX_3.4.15’ not found,说明你的Matlab库不匹配.你需要在启动Matlab之前运行如下命令:

前面的文章使用的软件环境是开始时通过apt-get命令所安装的,本文将通过编译源码的方式重新配置一个可迁移的软件环境.(参考:<深度学习 21天实战Caffe> 第五天 Caffe依赖包解析) 1.依赖包汇总 ProtoBuffer 由Google开发的一种可以实现内存与非易失存储介质交换的协议接口 Boost C++准标准库 GFLAGS Google的一个开源的处理命令行参数的库 GLOG Google开发的用于记录应用程序日志的库 BLAS 基本线性代数子程序 HDF5 美国国家高级计算

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

参考:http://blog.csdn.net/enjoyyl/article/details/47397505 http://blog.csdn.net/baobei0112/article/details/77996369 0.检查你的电脑是否支持CUDA: 检查GPU是否支持:输入如下命令,如果输出的GPU型号是NVIDIA的,并且在此http://developer.nvidia.com/cuda-gpus列表内,则支持. lspci | grep -i nvidia 第1步 安装依赖包

function script_faster_rcnn_demo() close all; clc; clear mex; clear is_valid_handle; % to clear init_key run(fullfile(fileparts(fileparts(mfilename('fullpath'))), 'startup')); %% -------------------- CONFIG -------------------- opts.caffe_version = '

此篇讲述在matlab中,如何将训练好的model用于图像分类.将以mnist为例,主要用到caffe-master\matlab\demo 下的classification_demo.m ,可参考我之前的博客 [caffe-windows] caffe-master 之 classfication_demo.m 超详细分析 (http://blog.csdn.net/u011995719/article/details/54135189) 首先贴大神的博客:http://blog.csdn.n

faster rcnn test demo ---repaired for video input and save the image, label, score et al. into .mat format function script_faster_rcnn_demo() close all; clc; clear mex; clear is_valid_handle; % to clear init_key run(fullfile(fileparts(fileparts(mfile