Title : Caffe (Visual Studio15+CUDA8+cuDNN5+python3.5) Author : SURFZJY Logo : True [TITLE] Requirements Visual Studio 2015 CMake 3.4 or higher (we use CMake-3.8.0 here) Git (we use Git-2.12.2 here) Options: Anaconda3 (we use Anaconda3-4.2.0-Windows-

caffe windows编译成功后,就可以开始进行测试了.如果还没有编译成功的,请参考:caffe windows 学习第一步:编译和安装(vs2012+win 64) 一般第一个测试都是建议对手写字体minist进行识别.这个测试放在根目录下的 .\examples\mnist\ 文件夹内. 1.下载数据.程序本身不带测试数据,需要去下载,测试数据为leveldb格式.你可以直接双击运行“get_mnist_leveldb.bat”  这个脚本自动下载数据,但一般都不成功,可能里面的网址被墙

没有GPU,没有linux, 只好装caffe的windows版本了. 我的系统是win10(64位),vs 2012版本,其它什么都没有装,因此会需要一切的依赖库. 其实操作系统只要是64位就行了,无所谓版本,win7,win8,win10都行. 1.安装vs2012. 2.安装 cude 6.5  可到此处下载:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-65, 下载的是64bit的EXE文件,下载完后,双击安装就可以了,如果默认安装路径,则应该安装在

前言 博主想使用caffe框架进行深度学习相关网络的训练和测试,刚开始做,特此记录学习过程. 环境配置方面,博主以为最容易卡壳的是GPU的NVIDIA驱动的安装和CUDA的安装,前者尝试的都要吐了,可以参见here.关于CUDA的安装,主要需要检查各个相关方面是否满足版本的匹配,最重要的是NVIDIA驱动版本.linux内核版本和CUDA版本是否匹配,具体的要求可以参见nvidia的官网. 一定要先安装NVIDIA的驱动,否则会出错,使用多种方法都没有安装成功,最后重装系统,使用最笨的更新系统软

MicroSoft维护的caffe已经作为官方的caffe分支了,编译方式也改了,刚好最近重装了一次caffe windows, 记录一下里面的坑 https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows 安装有两种方案: 方案一:使用vs2015,缺点要最新的win10才能安装vs2015,故不推荐该方案 1. 把build_win.cmd 中的with_ninja的1,都改为0 2.手动下载libraries_v140_x64_py27_1.0.1.tar.bz2

步骤简述: 1.安装GPU驱动(系统适配,不采取手动安装的方式) 2.安装依赖(cuda依赖库,caffe依赖) 3.安装cuda 4.安装cudnn(只是复制文件加链接,不需要编译安装的过程) 5.安装caffe 6.安装pycaffe 7.安装matcaffe  获取资源 cuda8.0 , cudnn ,caffe-master (暂未提供,网上下载) caffe-master:  git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 1.安装GPU(系统

Caffe+Anconda3+VS2015+Win10(64位)环境搭建 Caffe on Windows (Visual Studio 2015+CUDA8.0+cuDNNv5) Win10+VS2015 caffe环境搭建(极其详细)

Caffe 是一个高效的深度学习框架,鉴于不想折腾装个双系统,最近鼓捣了下用caffe源码在windows进行编译.非常感谢Yangqing Jia博士的caffe开源代码.Neil Z.Shao's博客的指导,以及happynear的工程文件提供的帮助.本博客caffe里C/C++部分编译主要参考了Neil Z.Shao's博客,python wapper 和 matlab wapper编译主要参考了happynear的工程文件.鉴于编译过程并未记录下详细流程,步骤不详之处可参考上述两个资料.

在CUDA安装成功之后,系统环境变量中会有如下两个变量显示:CUDA_PATH和CUDA_PATH_8 在安装完CUDA之后,到官网下载与其版本对应的CUDNN        下载地址:https://developer.nvidia.com/cudnn CUDNN解压之后会有三个文件夹:bin,include,lib. 接下来将bin文件夹中的.dll文件覆盖到CUDA的安装目录下,我的CUDA默认安装路径是:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Tool

1.相关准备 1.1 手写数字数据集 这篇博客上有.jpg格式的图片下载,附带标签信息,有需要的自行下载,博客附带百度云盘下载地址(手写数字.jpg 格式):http://blog.csdn.net/eddy_zheng/article/details/50496194 1.2深度学习框架 本实战基于caffe深度学习框架,需自行参考相关博客搭建环境,这里不再对如何搭建环境作介绍. 2.数据准备 2.1 准备训练与验证图像 准备好你想训练识别的图像数据之后,将其划分为训练集与验证集,并准备好对应

http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html 按着官网的步骤:https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows     拉下就看见了 看着下面的文档(来自[http://blog.sina.com.cn/s/blog_144ccf27c0102x0di.html]):真的非常感谢这篇文章,在这里再次谢谢原文的作者,谢谢!   环境:visual2013,Windows7,MATLAB2014,anacond

参考: http://blog.csdn.net/baidu_26408419/article/details/53711640 http://www.cnblogs.com/love6tao/p/5706830.html http://www.itdadao.com/articles/c15a262087p0.html http://blog.csdn.net/fuwenyan/article/details/70889279?utm_source=itdadao&utm_medium=ref

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/1739694c/,欢迎阅读! Install and Configure Caffe on windows 10 Part 1: Install and Configure Caffe on windows 10 Part 2: Install and Configure Caffe on ubuntu 16.04 Guide requirements: windows: 10 caffe: caffe-windows nvi

转载自: https://blog.csdn.net/u011070171/article/details/52292680 这是因为当前版本的caffe的cudnn实现与系统所安装的cudnn的版本不一致引起的. 解决办法: 1.将./include/caffe/util/cudnn.hpp 换成最新版的caffe里的cudnn的实现,即相应的cudnn.hpp. 2. 将./include/caffe/layers里的,所有以cudnn开头的文件,例如cudnn_conv_layer.hpp

判断OpenCV是否为共享库,Windows基于CMake编译Caffe需要opencv共享库 TLDR 只考虑windows下opencv预编译包的情况. 对于opencv2.4.x系列,cmake时指定-DOpenCV_STATIC=OFF则为使用动态共享库,不指定或者指定-DOpenCV_STATIC=ON则为使用静态库. 对于opencv3系列,我用的不多.opencv310看起来是只有动态库. find(OpenCV)后,打印${OpenCV_LIB_PATH}和${OpenCV_SH

1.将./include/caffe/util/cudnn.hpp 换成最新版的caffe里的cudnn的实现,即相应的cudnn.hpp. 2.将./include/caffe/layers里的,所有以cudnn开头的文件,例如cudnn_conv_layer.hpp,都替换成最新版的caffe里的相应的同名文件. 3.将./src/caffe/layer里的,所有以cudnn开头的文件,例如cudnn_lrn_layer.cu,cudnn_pooling_layer.cpp,cudnn_si

学习列表: Google protocol buffer在windows下的编译 caffe windows 学习第一步:编译和安装(vs2012+win 64) caffe windows学习:第一个测试程序 Caffe学习系列(1):安装配置ubuntu14.04+cuda7.5+caffe+cudnn Caffe学习系列(2):数据层及参数 Caffe学习系列(3):视觉层(Vision Layers)及参数 Caffe学习系列(4):激活层(Activiation Layers)及参数

win7 配置微软的深度学习caffe   官方下载: https://github.com/Microsoft/caffe 然后 直接修改caffe目录下的windows目录下的项目的props文件配置支持哪些特性,然后直接打开vs的项目编译即可完成,怎一个爽字了得(nuget自动处理依赖问题) (1)注意修改python的绑定为true, (2)matlab的绑定为true, (3)usecudnn为false (4)cuda arch为compute_30 和sm_30(这个根据你自己的显

所需环境工具: 1. Windows 10 2. VS2013 3. Windows版本的caffe工具包,地址:https://github.com/Microsoft/caffe 4. Anaconda2-4.4.0-Windows安装包,地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 5. CUDA8.0,地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 6. cuDNN ,地

caffe是好用,可是配置其环境实在是太痛苦了,依赖的库很多不说,在VS上编译还各种报错,你能想象那种被一百多个红色提示所笼罩的恐惧.  且网上很多教程是VS2013环境下编译的,问人很多也说让我把15卸载了装13,我的答案是:偏不  记下这个艰难的过程,万一还要再来一次呢-- Attention:  本文使用的caffe windows环境配置为:  VS2015+CMake3.7.2+Python2.7+Anaconda2-4.3.1(X64)+CUDA8.0(x64)+cuDNN v5.1

如何在 centos 7.3 上安装 caffe 深度学习工具   有好多朋友在安装 caffe 时遇到不少问题.(看文章的朋友希望关心一下我的创业项目趣智思成) 今天测试并整理一下安装过程.我是在阿里云上测试,选择centos 7.3 镜像. 先安装 epel 源 1 yum install epel-release 安装基本编译环境 1 2 yum install protobuf-devel leveldb-devel snappy-devel opencv-devel boost-dev