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Ubuntu14.04下安装Caffe

Caffe建议还是在Ubuntu或者CentOS之类的Linux下安装,官方给的教程也都是这样,Windows下真心不建议搞。 Caffe官网 Caffe官方指导 下面开始安装过程: (1)安装Ubuntu14.04 这个就不说了,不行的可以参考下这个Ubuntu安装 (2)安装CUDA 虽然说自己的破机子用不到但还是装上吧 ,免得后续出什么差就麻烦了,呵呵 首先,需要下载CUDA的安装包:CUDA下载地址,进入选择自己Ubuntu14.04 deb包下载即可 其次,安装repository和CUDA: $ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1410-7-0-local_7.0-28_amd64.deb $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install $ sudo ldconfig -v (6)安装OpenCV 这里用别人提供的安装包,解决了一些依赖的问题,下载地址:OpenCV 切换到文件保存的文件夹,然后安装依赖项: $ sudo sh Ubuntu

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Ubuntu16.04安装caffe 框架

复制到 caffe-fast-rcnn 下, $ cp ~/caffe/Makefile ~/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/ $ cp ~/caffe/Makefile.config /src/caffe/layers $ cp ~/caffe/src/caffe/layers/cudnn_relu_layer.cu ~/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn /src/caffe/layers $ cp ~/caffe/src/caffe/layers/cudnn_sigmoid_layer.cpp ~/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn /src/caffe/layers $ cp ~/caffe/src/caffe/layers/cudnn_tanh_layer.cpp ~/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn /src/caffe/layers $ cp ~/caffe/src/caffe/layers/cudnn_tanh_layer.cu ~/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn

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    Ubuntu 14.04上安装Caffe

    http://suanfazu.com/t/ubuntu-14-04-caffe/447/1 安装依赖 sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get libhdf5-serial-dev sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev protobuf-compiler 安装Caffe git clone https://github.com/BVLC/caffe.git cd caffe cp Makefile.config.example Makefile.config 我是在服务器上 Python) # uncomment CPU_ONLY := 1 最后编译 make all make pycaffe 跑一下测试(可选) make test make runtest 使用Caffe 跑MNIST试试 cd caffe sh data/mnist/get_mnist.sh sh examples/mnist/create_mnist.sh vi examples/mnist/lenet_solver.prototxt

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    Ubuntu16.04中Caffe的安装

    到download目录 $ git clone https://github.com/BVLC/caffe.git $ cd ~/download $ cp -r . /caffe ~/ 3.进入 caffe 中复制配置文件并重命名 $ cd ~/caffe $ sudo cp Makefile.config.example Makefile.config 配置 pycaffe 接口 在 caffe 根目录的 python 文件夹下,有一个 requirements.txt 的清单文件,上面列出了需要的依赖库,按照这个清单安装就可以了。 a.首先回到 caffe 的根目录,然后执行安装代码: $ sudo apt-get install gfortran $cd . 配置环境变量,以便 python 调用 $sudo vim ~/.bashrc 加入 export PYTHONPATH=/home/fc/caffe/python:$PYTHONPATH $

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    caffe+CPU︱虚拟机+Ubuntu16.04+CPU+caffe安装笔记

    本篇内容为两个:caffe安装流程+报错举例 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 二、报错举例:linux 系统的报错问题、caffe报错问题、python报错问题、虚拟机问题 ————————————————————————————————— 一、caffe安装流程 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 1、安装依赖 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev 当然,报错无数...本节主要内容可参考博客:Ubuntu 16.04上安装Caffe(CPU only) ————————————————————————————————— 二、报错举例 这一问题的答案见博客:ubuntu 16.04 启用root用户方法 可以很好地解决root问题,就是重新再成立一个root账号,这样你就可以直接拥有root界面啦。

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    ubuntu16.04安装caffe cpu版

    Ubuntu 16.04下Matlab2014a+Anaconda2+OpenCV3.1+Caffe安装 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132860.htm Ubuntu 16.04系统下CUDA7.5配置Caffe教程 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/132859.htm CaffeUbuntu 14.04 64bit 下的安装 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120449.htm 深度学习框架CaffeUbuntu下编译安装  http://www.linuxidc.com /Linux/2016-07/133225.htm Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明  http://www.linuxidc.com/Linux/2015 -04/116444.htm Ubuntu 16.04上安装Caffe http://www.linuxidc.com/Linux/2016-08/134585.htm Caffe配置简明教程 ( Ubuntu

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    caffe镜像︱window10+docker+ubuntu14.04+caffe镜像的简单尝试

    二、安装ubuntu14.04 之前的博客直接用以下命令: docker run -it ubuntu bash 不能登录上,因为调取的外网。 /apt/sources.list 就可以获得ubuntu14.04的镜像, 同时我也发现了caffe的镜像: docker pull daocloud.io/zjxuan/caffe:latest 4、运行镜像 docker run -it daocloud.io/zjxuan/caffe:latest 其中笔者打开镜像后,看到python里面是可以成功运行 import caffe 可以新手试试 键入以上命令进入镜像,不过出现了很多报错: : Failed to fetch http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/precise-updates/main/ associated with hostname) W: Failed to fetch http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/precise-updates

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    Caffe - Ubuntu 安装及问题解决

    Caffe - Ubuntu 安装及问题解决 Ubuntu14.04 CUDA 8.0 cuDNN Caffe 安装 Step 1 CUDA安装 要结合使用 Caffe 和 NVIDIA GPU algebra routines 3 - shared version ii libopenblas-base 0.2.8-6ubuntu1 l | grep 'openblas\|atlas\|lapack' ii liblapack3 3.5.0-2ubuntu1 algebra routines 3 - shared version ii libopenblas-base 0.2.8-6ubuntu1 指令,得到的信息为“Failed to initialize NVML: GPU access blocked by the operating sestem” # 系统:Ubuntu14.04

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    Ubuntu上安装CPU版本的Caffe

    Ubuntu上安装Caffe 如果Ubuntu版本是>= 17.04的,就可以使用以下的方式安装Caffe,注意安装的是Python 3的版本。 apt install caffe-cpu 如果是低于这版本,就要使用源码编译了,笔者的系统是64位的Ubuntu 16.04,下面就介绍安装步骤,使用的Python 2。 # 切换到opt目录下 cd /opt # 克隆caffe源码 git clone git://github.com/BVLC/caffe.git # 切入到源码根目录 cd caffe/ # 复制官方提供的编译配置文件例子 . >>> import caffe >>> caffe.__version__ 会输出如下信息: '1.0.0' 使用模型预测图片 安装完成caffe之后,我们可以使用模型来预测一下图片。 caffe.set_mode_cpu() net = caffe.Net("mobilenet_v2_deploy.prototxt", "mobilenet_v2.caffemodel", caffe.TEST

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    Ubuntu 16.04+CUDA7.5+Caffe深度学习环境搭建

    详细介绍在Ubuntu 16.04下搭建CUDA7.5+Caffe深度学习环境的过程步骤。 1.安装Ubuntu 16.04  省略。 memcpy’ was not declared in this scope return (char *) memcpy (__dest, __src, __n) + __n; 这是因为ubuntu (2)下载caffe-master并解压得到源码包 解压: unzip caffe-master.zip  (3)修改配置文件Make.config cd (4)编译caffe 方法1:使用cmake编译 mkdir build cd build cmake .. 目前caffe不支持高于5.3的gcc,理论上可通过对gcc,g++降级解决,但是降级后还会引起其他兼容性问题,因此并不能解决实际问题,下面附上降级方法。解决方法在后面。

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    Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明

    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。) 进入Ubuntu, 按 ctrl+alt+F1 进入tty, 登录tty后输入如下命令 sudo service lightdm stop 该命令会关闭lightdm。 这个尽量不要手动安装, Github上有人已经写好了完整的安装脚本:https://github.com/jayrambhia/Install-OpenCV 下载该脚本,进入Ubuntu 安装其他依赖项 Ubuntu14.04用户执行 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev 安装Caffe所需要的Python环境 首先安装pip和python-dev (系统默认有python环境的, 不过我们需要的使python-dev) sudo apt-get

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    Ubuntu14:cmake生成Makefile编译caffe过程(OpenBLASCPU only)

    Caffe过程记录(系统存在多个编译器)》),最近将操作系统平台换成了ubuntu14,网上找到的介绍ubuntu下编译caffe的文章都是直接修改Makfile.config和Makefile来完成编译的 caffe原本应该就是在ubuntu下开发的,所以我本以为ubuntu下编译会很顺利,实际操作,还是踩到一些坑。 /bin/bash caffe_folder=caffe-master if [ -d $caffe_folder ] then rm -fr $caffe_folder fi # 从 https ://github.com/BVLC/caffe 下载Caffe源码 caffe-master.zip解压缩 unzip $caffe_folder.zip pushd $caffe_folder # to: /home/guyadong/caffe/caffe-master/build 参考资料: 《ubuntu16.04+caffe(CPU only)&hdf5.h: No such file

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    Ubuntu 14.04上配置CUDA+Caffe+cuDNN+Anaconda+DIGITS

    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Ubuntu 14.04版本,因为digits的支持比较好。 如果你没安装Git,请阅读博客:Ubuntu Git安装与使用。 caffe里面执行sudo make pycaffe ,没有错误就OK了,测试caffe是否成功, 在终端输入 python 回车,import caffe 没有错误表示ok, 还不会配置的,请参考:Caffe学习系列(1):安装配置ubuntu14.04+cuda7.5+caffe+cudnn 打开一个终端,依次运行下列命令: cd sudo /Linux/2014-10/107503.htm 关于Ubuntu 12.04 下 CUDA5.5 的安装请参看如下链接 Ubuntu 12.04 安装 CUDA-5.5 Caffe

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    Ubuntu 16.04 使用docker资料汇总与应用docker安装caffe并使用Classifier(ros kinetic+usb_cam+caffe

    STARS OFFICIAL AUTOMATED kaixhin/caffe Ubuntu Core 14.04 + Caffe. 33 [OK] kaixhin/cuda-caffe Ubuntu Core 14.04 + CUDA + Caffe. 0 [OK] mtngld/caffe-gpu Ubuntu + caffe (gpu ready) ... 0 [OK] ruimashita/caffe-cpu-with-models ubuntu 14.04 caffe bvlc_reference_caffene 0 [OK] ruimashita/caffe-gpu-with-models ubuntu 14.04 cuda 7.0 caffe bvlc_referenc

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    CaffeCaffe2

    CaffeCaffe2 Caffe: - 适用于large-scale product - unparalleled performance - well tested C+ - Operators Operators是Caffe2的基本计算单元,每个Operator包含了给定输入和参数时,计算output所需必要的东西. CaffeCaffe2的Operator Functionality对比如下图: ? 以全连接操作子为例,Caffe2需要有 input X, bias b 和 权重矩阵 W,输出一个 output. Caffe2官方提供了 Operators的集合,参考Operators Catalogue.

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    CaffeUbuntu 14.04 64bit 下的安装------pycaffe 配置

    关于Ubuntu 版本的选择,建议用14.04这个比较稳定的版本,但是千万不要用麒麟版!!!比原版体验要差很多!!! Caffe的安装过程,基本采纳 这篇文章 然后稍作改动,跳过大坑。 Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA 6.5 配置说明 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-04/116444.htm 1. 2.1 到 这里 下载安装包,选Linux x86 下的 Ubuntu 14.04, Local Package Installer,下载下来的文件为   cuda-repo-ubuntu1404-7- /caffe.git 再转到caffe的python目录,安装scipy cd caffe/python sudo apt-get install python-numpy python-scipy 安装完后退出root权限 exit 编译caffe 首先修改配置文件,回到caffe目录 cd ~/caffe cp Makefile.config.example Makefile.config

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    How to install cmake 3.2 on ubuntu 14.04? caffe安装错误的解决

    For my Ubuntu version (precise), I also had to install the python-software-properties package: ? /include/caffe/common.hpp:5:27: fatal error: gflags/gflags.h: No such file or directory compilation terminated CXXFLAGS="-fPIC" && cmake .. && make VERBOSE=1 make sudo make install I am trying to run cocos2d-x on Ubuntu

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    Ubuntu下 安装与测试 Caffe & 遇到的问题 及 解决方案

    Caffe安装   我一直是参照 Caffe Ubuntu Installation 和 Ubuntu 14.04上安装caffe 装的。    . : 要以官方文档Caffe Ubuntu Installation 为主;其他人的安装教程掺杂了很多个人理解,每个人的具体配置环境也不同,不可照猫画虎(我去年装Caffe的时候就在上面栽了无数的坑 ---- Caffe测试 测试Caffe是否正常:   进入 Caffe 主文件夹下 sh data/mnist/get_mnist.sh sh examples/mnist/create_mnist.sh $ make all -j8 PROTOC src/caffe/proto/caffe.proto make: protoc: Command not found CXX src/caffe/common.cpp /include/caffe/util/cudnn.hpp:8:34: fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or directory compilation

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    ubuntu16 CUDA 编译opencl caffe版本并通过mnist训练测试

    Caffe。 这里记下编译过程: 硬件配置 神舟Z7M-SL7D2笔记本 CPU Core i7-6700HQ(含集成显卡) 芯片组 Intel Hm170 独立显卡 NVIDIA GTX965M 软件环境 ubuntu 编译环境准备 安装编译OpenCL Caffe所需的依赖库,大部分依赖库与CUDA下编译是一样的,参见我的另一篇博文《Ubuntu16:cmake生成Makefile编译caffe过程(OpenBLAS install python-numpy // 安装numpy #sudo apt-get install doxygen // doxygen用于文档生成 可不安装 唯一不同的是需要安装ViennaCL,ubuntu 参考 《Caffe-OpenCL在ubuntu16.04.2上的简要安装指南》

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