老版的caffe在BVLC的github上已经找不到,如果要想下载老版caffe可以下载微软的caffe版本:https://github.com/Microsoft/caffe 网上的大多安装caffe教程都是基于老版的caffe. 常规错误参考:https://www.cnblogs.com/cxyxbk/p/5902034.html win10+VS2017 如果只编译libcaffe项目按照网上的流程,基本可以OK 如果还编译其他项目,可能会出现以下问题,以编译upgrade_net_p

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

Ubuntu下编译caffe 纯粹是个人编译的记录.不用CUDA(笔记本是amd卡,万恶的nvidia):不手动编译依赖包(apt-get是用来干啥的?用来直接装二进制包,以及自动解决依赖项的) caffe官方给出的ubuntu下的教程在http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html make: protoc: 命令未找到 解决办法: sudo apt-get install protobuf-c-compiler protobuf-compil

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5864715.html 参考网址: https://github.com/BVLC/caffe/issues/3396 今天编译caffe代码,make all时,提示未定义的引用(undefined reference): CXX/LD -o .build_release/examples/cifar10/convert_cifar_data.bin .build_release/tools/ext

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

一般情况下不愿意使用Caffe的Matlab接口,总觉得Linux版的Matlab很难配置,但是现在搞目标检测,得到的源码是使用的Caffe的Matlab接口,只能硬着头皮上了. (1)修改caffe-master/Makefile.config 这一步主要是在Caffe的编译配置文件Makefile.config中加入Matlab的路径.注意路径文件夹是要包含Matlab安装目录的“bin”文件夹的. (2)编译接口.这里默认已经编译好了Caffe源码主体部分.所以直接编译接口.在caffe-

参考博客:http://blog.csdn.net/u013277656/article/details/75040459 在windows上编译caffe时,用vs打开后会自动加载还原NugetPackages文件夹,里面是caffe需要依赖的各种库. 费了很长时间还原完成编译时,出现错误:error MSB4062: 未能从程序集 E:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\private\coapp.NuGetNativeMSBuildTasks

windows 平台使用 VS2017 编译openssl源码 1)依赖安装 安装 perl 脚本解释器 下载 http://libevent.net/download 安装 nasm 汇编器 C:\Users\xiaca\AppData\Local\bin\NASM 下载 http://libevent.net/download 默认会安装用户目录 C:\Users\用户名\AppData\Local\bin\NASM 配置windows的环境变量,将此路径加入到环境变量path中 安装好后,

前期准备: 最好是python虚拟环境 [anaconda的创建虚拟环境] 创建 conda create -n caffeEnv(虚拟环境名字) python=3.6 激活环境 source activate caffeEnv 关闭 deactivate [python virtualenv创建虚拟环境] 创建 pip install virtualenv sudo apt-get virtualenv virtualenv caffeEnv(虚拟环境名字) -p /usr/bin/pytho

有些时候,需要在python3的环境下import caffe,需要用vs2015在python3的环境下,编译pycaffe. microsoft的windows版本的caffe,依赖的库NugetPackages,是基于vs2013,python2.7编译的,编译的pycaffe在python3的环境下不能用. 用vs2015编译caffe,网上有两种方法, 一,编译用cmake编译BVLC版本的caffe,看起来比较复杂,没有尝试. 二,编译happynear(峰神)版本的caffe,第三

一.编译caffe 1.安装python-3.5.2-amd64.exe https://www.python.org/ftp/python/3.5.2/python-3.5.2-amd64.exe 2.安装matlab2016 3.安装vs2015 4.安装git 5.新建D:\Projects,进入该文件夹,下载源码 git clone:git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 6.进入caffe文件夹 cd caffe 7.切换分支 git c

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

一 依赖库编译 先要将其依赖的库编译好,其中openssl需要编译到libevent中,编译成libevent_openssl.lib库,zlib在新版本中只有示例用到. 1)windows 平台使用 VS2017 编译 openssl 源码 参考前面的文章 openssl 默认编译到 C:\Program Files (x86)\OpenSSL 目录,包含收文件,lib文件和dll文件,待会需要配置此路径,或者直接把编译好的openssl库复制到指定路径中. 2)使用 VS2017 编译 zl

起因 一个Qt5+VS2017的工程,需要进行串口操作,在自动时发现一段时间软件崩溃了,没有保存log,在 debug 的时候发现每运行一次应用占据的内存就多一点,后来意识到是内存泄漏了.这个真是头疼,变量太多,不知道从哪里查找内存泄漏好.于是迫切的需要找到一种追查内存泄漏的工具. 一开始很自然的是vs2017 debug查看内存占用情况,采用的就是这个博文 https://blog.csdn.net/luoyu510183/article/details/84728664的思路,然而太麻烦了,

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

VS2017编译错误:#error: Building MFC application with /MD[d] (CRT dll version) requires MFC shared dll version 先选择“解决方案管理器”, 然后按如下路径: 项目->属性->C/C++->代码生成->运行库, 将“多线程调试DLL(/MDd)”改成“多线程(/MT)”或“多线程调试(/MTd)”.

具体报错信息很长的. text._ZN5boost16exception_detail10bad_alloc_D2Ev[_ZN5boost16exception_detail10bad_alloc_D5Ev] of .build_release/src/caffe/data_reader.o 报了这个错误好奇怪的.查了好久都没解决. 摸索半天终于解决了.好爽的. 网上的资料比较少.我是自己解决的. 后来我反思了一下,是因为我之前caffe下的Makefile.config用的是g++.编译报错后

前言: 正文: 1.安装必要依赖包: sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get

Chromium的编译和WebRTC的编译方式相同,WebRTC官网也是使用的Chromium的编译文档. 步骤一.跳 - 墙,先跳 - 墙这是第一步哟,chromium大概有10几个G,webrtc有6个G左右. 步骤二.下载depot_tools,并配置环境变量,PATH下添加depot_tools的解压路径E:\src\depot_tools 步骤三.cmd运行gclient安装python2.7.6和git,如果你电脑之前有安装python3的版本,卸载掉. 步骤四.配置VS的版本,环境

工控机的环境之前已经配置好ubuntu14.04+CUDA7.5+cuDNN v4,再加opencv3.1.要用ResNet做分类,需要重新编译一个caffe框架.下载BVLC/caffe,接着修改Makefile.config,再make all -j4.出现两个问题: Probolem1: unsupported gpu architecture 'compute_60' Solution: 注释掉config文件中CUDA_ARCH里面和compute_60相关的东西,compute_61

SFML和Visual Studio 介绍 如果您在Visual Studio IDE(Visual C ++编译器)中使用SFML,本教程是第一个应该阅读的教程.它将解释如何配置您的SFML项目. 安装SFML 首先,您必须从下载页面下载SFML SDK . 您必须下载与您的Visual C ++版本相匹配的软件包.事实上,用VC ++ 10(Visual Studio 2010)编译的库不会与VC ++ 12(Visual Studio 2013)兼容.如果没有为您的Visual C ++版