用过一段时间的caffe后，对caffe有两点感受：1、速度确实快; 2、 太不灵活了。
本文介绍了在Ubuntu 14.04+CUDA8.0+Anaconda2+Python2.7环境下，使用cmake编译caffe和Pycaffe的详细教程。首先介绍了如何安装Anaconda2，然后说明了编译Caffe所需的依赖库，最后演示了如何在终端使用命令行编译Caffe和Pycaffe。
Caffe支持的有三种：MKL，AtLas，OpenBlas。 OpenBlas是完全免费的，所以这里就安装它了：
如果说目标检测落地最广的是哪个算法，yolo系列肯定有一席之地，本文为大家介绍yolov5s 4.0模型如何转换为caffe模型并推理，据我所知，华为海思NNIE只支持caffe模型的转换，所以yolov5模型要想在海思芯片上部署，转换为caffe模型是有必要的（在我的1070显卡上，yolov5s 4.0 的模型inference做到了11ms一帧！）
【GiantPandaCV导语】本文为大家介绍了一个caffe部署yolov5 模型的教程，并开源了全部代码。主要是教你如何搭建caffe推理环境，对yolov5模型做onnx格式转换，onnx模型转caffe模型，实测在1070显卡做到了11ms一帧！
我感觉我为了解决这个问题，都能写一篇论文了，整整搞了两天，是真麻烦，所以，我建议，如果能换成不用caffe的代码的话，尽量别用caffe跑了，太难了~
0.导语1.Caffe源码编译1.0 NVIDIA与Anaconda31.1 GCC与G++降级1.2 cuda 9.01.3 cuDNN1.4 caffe-gpu源码编译1.5 python库安装1.6 编译1.7 环境变量1.8 导包测试2.caffe-cifar10测试2.1 获取数据集2.2 转换数据集格式2.3 训练及测试3.Caffe-C3D3.1 下载及配置3.2 安装库与编译4.C3D-cifar10测试4.1 获取数据集4.2 转换数据集格式4.3 训练及测试
参考很多文章，以这篇为主：http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136768.htm
下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive，本文采用的是CUDA 7.5版本。下载安装之后，需要配置环境变量，编辑/etc/profile'，添加PATH=$PATH:/Developer/NVIDIA/CUDA-7.5/bin`。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/77752331
直接运行build_win.cmd文件即可，在执行之前可以先检查一下python的版本，Caffe-windows只支持python2.7与python3.5两个python版本，其它都不支持！我的执行如下：
Caffe框架下载地址：https://github.com/BVLC/caffe
笔者通过官网、通过conda、通过豆瓣镜像源安装tensorflow在import时都会失败，报“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”的错误，最终成功的安装方式如下：
在Pytorch-1.0即将到来之际，再来简单说说Pytorch最新版本的源码安装。
最近在浅尝Pytorch的源码，利用业余时间去品读品读，看着看着，第一次对Pytorch有了重新的认识。 原来现在Pytorch的版图是如此之大，Pytorch已经不是一年前的Pytorch了。
更新提醒：本文已过期，PyTorch1.5正式版已在2020年4月21发布，Windows下安装最新的PyTorch1.5请移步本人另一篇博客：Windows下安装PyTorch1.5。
Caffe中自带绘制神经网络结构图的工具，主要是在pycaffe中，因此首先要安装pycaffe，可参考我的另一篇文章，Caffe安装，除此之外还需要安装两个依赖：pydot和graphviz。
（Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明，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。）
http://suanfazu.com/t/ubuntu-14-04-caffe/447/1 安装依赖 sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-all-dev libhdf5-serial-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-g
码个蛋第249次推文 1 开源库 Web 领域：Sanic 📷 https://github.com/channelcat/sanic 这个库的名字和之前一个很火的梗有关，有人在 youtube 上画
原文：Github 项目 - OpenPose 在 Ubuntu 的安装 - AIUAI
欢迎来到Core ML教程系列的第二部分。在本教程中，将学习如何设置Python虚拟环境，获取不在Core ML格式裡的数据模型，并将该模型转换为Core ML格式，最后将其集成到应用程式中。强烈建议
Ubuntu安装Caffe出现无法登陆图形界面或者循环登陆（Loop Login）问题，一般都是由于显卡驱动或者Cuda低版本的一些不兼容问题。
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | Daniel Jeffries 编译 | 刘云南，一针，Saint，Yawei Xia 今天我们将建立我们自己的深度学习终极大杀器。 我们会搜集最好的精华，并且把他们组合成数字终结者。 我们也会讨论如何把最新的深度学习软件架构一步步安装到Ubuntu Linux 16.04中。 在这台机器上运行神经网络就像热激光束穿过黄油一样快捷流畅。你不用花超过129，000美元来购买 Nvidia’s DGX-1，这个AI超级计算机可以放在一个盒子里。我马上要给你展示它的性能
【AI100 导读】学习人工智能到底要不要学好数学，这俨然已经成了一个争议话题了？之前 AI100 刊发了本系列的前两篇文章，也发表了作者子白的《放弃幻想，搞 AI 必须过数学关》，不知你是否有自己的
PyTorch是Facebook团队于2017年1月发布的一个深度学习框架，虽然晚于TensorFlow、Keras等框架，但自发布之日起，其关注度就在不断上升，目前在GitHub上的热度已超过Theano、Caffe、MXNet等框架。
注：cuDNN在很多工程中兼容性较差，可能需要安装特定的历史版本，只需对如上命令中的版本进行修改. 查看caffe 是否成功使用cuDNN v5：
人工智能的浪潮正席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边，如人工智能，机器学习，深度学习等。“人工智能”的概念早在1956年就被提出，顾名思义用计算机来构造复杂的，拥有与人类智慧同样本质特性的机器。经过几十年的发展，在2012年后，得益于数据量的上涨，运算力的提升和机器学习算法(深度学习)的出现，人工智能开始大爆发。但目前的科研工作都集中在弱人工智能部分，即让机器具备观察和感知能力，可以一定程度的理解和推理，预期在该领域能够取得一些重大突破。电影里的人工智能多半都是在描绘强人工智能，即让机器获得自适应能力，解决一些之前还没遇到过的问题，而这部分在目前的现实世界里难以真正实现。
人工智能的浪潮正席卷全球，诸多词汇时刻萦绕在我们的耳边，如人工智能，机器学习，深度学习等。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/77773884
【磐创AI导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第一章，简单介绍了PyTorch及其环境搭建，希望对大家有所帮助。查看上篇关于本专栏的介绍：PyTorch专栏开篇。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
系统：centos6.5 目标：基于CUDA8.0+Opencv3.1+Cudnnv5.1+python3.6接口的caffe框架
分享在Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe 安装配置过程。
参照官网安装教程即可，其他任何的个人安装攻略都只能是辅助参考。盲从有风险，安装需谨慎。
【手把手AI项目】一、安装win10+linux-Ubuntu16.04的双系统（全网最详细）
一、caffe安装流程：安装依赖、配置python、配置caffe、配置caffe的makefile文件、配置python caffe
为了学习使用Faster R-CNN,需要安装OpenCV +Python环境，之前已经在CentOS下安装好了python2.7。yum安装的opencv是2.0版本,安装了opencv-python，但python中import cv2仍会报错，无法满足需要。所以决定用编译方式安装opencv。
这里的操作系统使用的是Ubuntu 18.04，下载支持Python 3.6的Anaconda:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
在用 PyTorch官方提供的的工具转化 pth 文件 到 pt 文件时，经常会遇到很多错误，包括但不限于算子不支持，无法推断参数类型，以及一些很奇怪的错误，这里全部记录一下，建议配合我之前写的 MODNet转化模型填坑笔记一起看
今年 Python 增长迅猛，也有了不少新东西，在这里推荐 5 个值得在 2018 年继续关注的库、工具和开发者，看看有没有你没听过的？ 值得关注的 5 个 Python 库 #Web 领域：Sanic 📷 这个库的名字和之前一个很火的梗有关，有人在 youtube 上画 Sonic 那个蓝色小人，结果一本正经的画出了下面这货，给它起名叫 Sanic，还配了一句话是 Gotta go faster. 📷 这个库和 Flask 类似，但是比它快很多，速度能在测试中达到每秒 36000 次请求。在2017年的
a.若使用 cudnn,则将#USE_CUDNN := 1 修改成:USE_CUDNN := 1 注意：GPU运算能力（GPU Compute Capability ）3.0以上才支持CUDNN
http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120449.htm
经过无数次的失败后，终于安装成功，安装过程并不是很难，只是遇到问题时候的解决方式不对，导致花费了不少时间。现将过程整理如下：
保存后在cmd中输入：jupyter notebook,会自动触发默认浏览器打开jupyter
对于caffe的安装过程，可以说是让我终身难忘。两个星期就为了一个caffe，这其中的心路历程只有自己懂。从实验室的低配置显卡开始装Ubuntu，到编译caffe，解决各种报错，这个过程花费了一周的时间。把cuda版本和N卡驱动版本一降再降，仍然不管用。因此手剁了一台8000的高配置主机。之后为了平衡实验室项目，首先花了半天时间将win10下的相关和其他杂七杂八的软件配置。只有以为只需Ubuntu安装好，caffe编译成功即可，不想安装完Ubuntu之后，却电脑没有引导启动项，把网上的方法试了个遍，却仍无法解决。因此听到一种说法是，win10的启动路径覆盖了Ubuntu启动路径。因此，决定重新再来，将自己的固态和机械全部初始化，首先在固态上安装Ubuntu16.04，在机械上安装Win10，对于双系统的安装请参照我的另一篇博客：Win10与Ubuntu16.04双系统安装教程。在这种情况下参加那个caffe安装成功。请注意，对于双系统建议先安装Ubuntu，并将caffe编译成功之后在去机械上安装Win10。Caffe的安装教程请参照如下安装教程。
Caffe的创造者 Yangqing Jia,最近花了些时间在NVIDIA Jetson 开发板上运行caffe框架。Jetson TK1 有192个CUDA核，是非常适用于深度学习这种计算任务的。未来，如果我们想在移动设备上做一些事情的话，Jetson是一个不错的选择，而且它预装Ubuntu操作系统，因此也是非常易于开发的。 Caffe内置了Alexnet模式，这是Imagenet-winning 架构的一个版本，可以识别1000个不同种类的物体。用这个作为一种benchm
本文介绍了如何用深度学习实现王者荣耀的英雄识别。首先介绍了传统的英雄识别方法，然后介绍了使用CNN提取特征进行识别的方法。最后，介绍了一种使用LSTM进行序列标注的方法。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
