一.介绍:先简单Mark一下网上的介绍资料,弄清楚MKL是个啥,已经与openblas等的关系. 矩阵运算库blas, cblas, openblas, atlas, lapack, mkl之间有什么关系,在性能上区别大吗? 摘自:https://www.zhihu.com/question/27872849 比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能. 摘自:http://www.leexiang.com/the-performance-of-matrix-multip

比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能 对于机器学习的很多问题来说,计算的瓶颈往往在于大规模以及频繁的矩阵运算,主要在于以下两方面: (Dense/Sparse) Matrix – Vector product (Dense/Sparse) Matrix – Dense Matrix product 如何使机器学习算法运行更高效摆在我们面前,很多人都会在代码中直接采用一个比较成熟的矩阵运算数学库,面对繁多的数学库,选择一个合适的库往往会令人头疼,这既跟你的运算环境有关

一.apt安装 sudo apt-get install libopenblas-dev 二.手动从source安装 1. 下载OpenBLAS并编译 git clone https://github.com/xianyi/OpenBLAS.git cd OpenBLAS make -j8 sudo make PREFIX=/usr/local/OpenBLAS install 2. 修改Caffe配置文件以下几行 # open for OpenBlas BLAS := open # Custo

在这一模块可以选择(ATLAS,MKL或者OpenBLAS),我这里使用MKL,首先下载并安装英特尔® 数学内核库 Linux* 版MKL,下载链接, 请下载Student版,先申请,然后会立马收到一个邮件(里面有安装序列号),打开照着下载就行了(可以下载离线版或在线安装版,在线版名称为parallel_studio_xe_2016_online.sh).通过在线版可以直接安装. 通过hostID绑定到计算机以后可以直接在电脑上安装(本文直接绑定计算机的ID了).另外还可以获取license f

在ubuntu16.04下编译安装了py-faster-rcnn. 主要步骤包括:安装cuda/cudnn,换apt源,装开源显卡驱动,装caffe依赖的apt包和python包,下载py-faster-rcnn代码,编译代码.注意一点:不要用cuda安装包自带的显卡驱动,装好cuda后用apt-get装源里的最新驱动,否则很可能黑屏. py-faster-rcnn代码默认使用cudnn3,本文安装的是cudnn5,是通过修改微量py-faster-rcnn所依赖的caffe代码做到的. 本文提

caffe的编译配置真的是很让人头疼啊,不知道试过多少次了~~~ 重装系统了七八次,搞得linux的一些常用命令倒是很熟悉了~~~ 我有洁癖~~~某一个点上出了错,我一定要把它搞好了,再重新来一次,我怕会因为某一点的小错误会影响到其它重要的地方...(有同感的默默在心里举个爪~~~^_^~~~) 又折腾了好几次,参考了很多的博客,总结出一整套的安装配置流程! 开始: 0.先行设置系统软件源更新,以及目录设置 网络无问题即可,不用太纠结 更新sources.list,我使用的是ipv6校园网,用清

Caffe + Ubuntu 14.04 + CUDA 8 + cudnn 8.0+Ananconda3+opencv3.0.0 //由于本人使用的是英文版ubuntu,没装汉语输入法,暂时就用蹩脚的英语(--)来记录我的caffe安装过程了, //有的少数我认为很重要的地方会用 在线拼音转汉语 来用汉语标注 1 CUDA downloads  and install instructions https://developer.nvidia.com/cuda-downloads sudo ap

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

本来实在windows 10上尝试安装caffe,装了一天没装上,放弃; 改在windows上装ubuntu的双系统,装了一个下午,不小心windows的系统盘被锁死了,也不会unlock?只好含泪卸掉了windows10,只装ubuntu 15.10.过程真是让人揩一把辛酸泪...不过又在ubuntu中用错了一个命令,系统崩溃,重新安装win8.1 + ubuntu 14.04, 成功,继续安装caffe... 安装: ubuntu 14  .04, 1. 安装开发所需依赖包: sudo ap

本文安装显卡驱动的方式已经过时, 最新安装说明请参考发布在Gist上的这篇文章,如有任何疑问,仍然欢迎在本文下留言 :P (本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算, 如分别使用不同的显卡进行显示和计算,则可能不适用.) 1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 2. 安装NVIDIA驱动 (3.4.0) 2.1 准备工作(2014-12-03更新) 在关闭桌面管理 lightdm 的情

虚拟机下的Ubuntu16.04+caffe+onlycup 官网的step很重要,要跟着官网,的步骤来:http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html 然后对照:http://blog.csdn.net/firethelife/article/details/51926754 ======================[关于注意和报错]=================== ---------------------------------

参考网上的很多网站,以这篇为主:http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/50961542 这篇算是自己对caffe学习的一个总结系列的开头.首先因为caffe的依赖项比较多,配置起来也比较麻烦.这篇算是比较详尽地把caffe的各种相关配置说清楚.转载请注明出处. 推荐ubuntu14.04版本,因为digits的支持比较好.显卡支不支持GPU加速要搞清楚啊,不支持就全用CPU算吧,别浪费时间折腾cuda了. 大家基本要按照官方教程上面来.但是官方

caffe程序是由c++语言写的,本身是不带数据可视化功能的.只能借助其它的库或接口,如opencv, python或matlab.大部分人使用python接口来进行可视化,因为python出了个比较强大的东西:ipython notebook, 现在的最新版本改名叫jupyter notebook,它能将python代码搬到浏览器上去执行,以富文本方式显示,使得整个工作可以以笔记的形式展现.存储,对于交互编程.学习非常方便. python环境不能单独配置,必须要先编译好caffe,才能编译py

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

转自:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/46742199 Ubuntu14.10+cuda7.0+caffe配置 一:linux安装 Linux安装不说了,我这里安装的是ubuntu14.10 二:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试(*.run方法) 1: Verify You Have a CUDA-Capable GPU 执行下面的操作,然后验证硬件支持GPU CUDA,只要型号存在于https://deve

caffe是一个简洁高效的深度学习框架,具体介绍可以看这里,caffe环境配置过程可以参考这里,我在搭建环境时搜集了许多资料,这里整理了一下,介绍一下caffe在无CUDA的环境下如何配置. 1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 如果出现essential包不可用的情况,可以执行下列命令解决: sudo apt-get update 2. 安装ATLAS for Ubuntu 执行命令:

Caffe学习. #@author: gr #@date: 2015-08-30 #@email: forgerui@gmail.com 1. Install 详细可以见官方文档,博客1,博客2. 1.1 Prerequisites CUDA is required for GPU mode. library version 7.0 and the latest driver version are recommended, but 6.* is fine too 5.5, and 5.0 ar

前记 由于是在一台用了很久的机器上安装caffe,过程比较复杂,网上说再干净的机器上装比较简单.如果能有干净的机器,就不用再过这么多坑了,希望大家好运!介绍这里就不说了,直接进入正题: Caffe 主页  http://caffe.berkeleyvision.org/ github主页 https://github.com/BVLC/caffe 机器配置: [root@cdh-nn-182 build]# lsb_release -a LSB Version: :base-4.0-amd64:

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5797526.html 参考网址: http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#prerequisites 1. 必须的依赖:Boost >= 1.55,CUDA,BLAS 看一下自己的CUDA安装在哪个目录下了.Makefile.config默认CUDA_DIR := /usr/local/cuda 依赖库:protobuf, glog, gf

序 本文针对想学习使用caffe框架的纯新手,如果文中有错误欢迎大家指出. 由于我在搭建这个环境的时候参考了许多网上的教程,但是没有截图,所以文中图片大多来源于网络. 本文没有安装matlab的步骤,因此需要安装并配置matlab的同学请百度matlab安装. 1. 在Win10环境下搭建Ubuntu14.04双系统 操作事先请准备好: 一个空的U盘,最好大于4G. 去Ubuntu官网下载一个Ubuntu14.04的iso镜像文件,注意要64位系统. 下载一些用的到的小工具,如EsayBCD,u

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