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。
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
分享在Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe 安装配置过程。
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参考很多文章,以这篇为主:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136768.htm
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:
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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。
该文介绍了如何利用深度学习算法来进行文字摘要。作者介绍了两种方法:基于抽取式的方法和基于生成式的方法。基于抽取式的方法是通过对原始文本进行预处理,抽取关键信息,然后使用深度学习模型进行学习。基于生成式的方法是通过对原始文本进行编码,生成新的文本,然后使用深度学习模型进行预测。作者还介绍了如何利用注意力机制来提高模型的性能。最后,作者提供了一些在自然语言处理领域的应用示例。
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib 改为:
解决方案: 修改 caffe_root/cmake/Dependencies.cmake,添加 contrib:
深度学习开源框架众多,基于C++的训练框架唯有Caffe一个,尽管Caffe在做一些比较新的任务时成本极高,但它依旧有它存在的价值,今天在这里给出几个推荐理由。
要想AI学的好,那就得linux系统用的好。放弃windows系统,只用linux系统是你学习AI,或者说做一个合格程序猿的基础。今天就手把手教大家如何在linux系统上配置OpenCV和Caffe,这也是大家在学习过程中,最让人头疼的两个环境。
http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120449.htm
安装ubuntu好多次了, 每次安装都有一些重复步骤要走, 但是这些步骤又比较细, 不用的时间一长就忘记了, 所以在这里单独记录一下, 省的每次都要google.
保持更新版本迁移至 - Docker - 基于NVIDIA-Docker的Caffe-GPU环境搭建
在深度学习(Deep Learning)的热潮下,Caffe作为一个高效、实用的深度学习框架受到了广泛的关注。了解Caffe研发的背景、愿景、技术特色、路线图及其开发者的理念,对于我们选择合适的工具更好地进行深度学习应用的迭代开发大有裨益。《程序员》记者近日深度对话Caffe作者贾扬清,剖析Caffe的起源、目标、差异性、现存的一些问题和改进工作,以及未来的规划。 起源故事 《程序员》:请介绍一下您自己与深度学习结缘的故事,以及开发Caffe的背景和初衷? 贾扬清:我经常和人开玩笑说,“我写Caffe的
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
最近还是会有很多学习爱好者问我安装caffe的一些问题,虽然现在TF很是受大家的喜欢,但是还是会有很多学习者用着caffe。为了让更多的人少走弯路,网上也有很多教程,我自己来写一下我以前安转的过程与遇到的问题,可以给那些初学者一些建议,希望采纳,如有不对之处,望指正,谢谢! 第一部分:Ubuntu14.04桌面版下载及安装(我是通过U盘安装的,我用工具是UltraISO--特别好用,网上有很多教程,这个不用太过于详细书写) 第二部分:nvidia-cuda-toolkit下载及安装 CUDA 8.0 Do
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!
历时一周终于在 ubuntu16.04 系统成功安装 caffe 并编译,网上有很多教程,但是某些步骤并没有讲解详尽,导致配置过程总是出现各种各样匪夷所思的问题,尤其对于新手而言更是欲哭无泪,在我饱受折磨后决定把安装步骤记录下来,尽量详尽清楚明白,避免后来小白重蹈覆辙。
Caffe是目前比较常用的深度学习框架,这个框架安装没有其他一下主流框架那么简单,直接使用pip命令安装,它更常用的是使用编译的方式安装。所以写下这个文章记录一下。
在一台系统环境较好的linux机器上可以很容易的安装caffe,但是如果系统本身很旧,又没有GPU的话,安装就太麻烦了,所有都得从头做起,本文档旨在尽可能覆盖安装所要采的坑 步骤 01 caffe是主要是C/C++和python编写的。首先,得需要将gcc,g++安装好,通过yum安装就可以。 02 cuda的安装,如果机器上配置了NVIDIA系列GPU,则需要安装该驱动,推荐安装该驱动至7.0版本,推荐同时安装cuDNN。安装可以参考http://blog.csdn.net/xuanyuansen/art
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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。
如果说深度学习模型性能的不断提升得益于英伟达GPU的不断发展,那么模型的边缘部署可能就需要借助英特尔的边缘计算来解决。伴随交通、医疗、零售等行业中深度学习应用的发展,数据处理和智能分析逐渐从云端走向边缘。本人与大家分享一下英特尔的边缘计算方案,并实战部署yolo v3-tiny模型。
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~
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
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。
该文章介绍了如何利用C++编写一个简单的CNN,用于图像分类。主要包括了网络架构、数据集准备、模型训练和测试等方面。同时,文章也提到了在遇到某些问题时,如何通过调整代码解决。最后,作者通过一个完整的静态编译脚本,使得CNN可以运行在Linux系统上。
选自Caffe2.ai 机器之心编译 在今年的 F8 开发者大会上,Facebook 正式宣布开源其全新深度学习框架 Caffe2。据 Caffe2 官方博客介绍,该框架可以用在 iOS、Android 和树莓派上训练和部署模型;而且 Facebook 已经与英伟达、高通、英特尔、亚马逊和微软等公司展开了合作来实现对移动端的优化。机器之心在此对这一开源项目进行了介绍。 为了有效地训练和部署人工智能模型,我们往往会用到大型数据中心或超级计算机。为了能够大规模地连续处理、创建和提升各种各样的信息(图像、视频、文
备注:已经装好cuda的请略过,往下看。 记得没有VS2012的一定要先装VS。否则:安装后打开VS2012新建项目不显示NIVIDA解决方案。记住记住记住!重要的事情说三遍! 第一步: 安装文件的下载,直接去官网就下载就可以。现在有cuda7.0了。
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二月已经不知不觉过去了一大半,新年的开工部分同学估计也过去一周了吧。下周二貌似元宵节,在此“计算机视觉战队”祝大家元宵节快乐,接下来的”猪“年财源滚滚、科研硕果累累、实现自己的目标!
本教程将演示如何在一个g2.2xlarge EC2实例(运行64位的Ubuntu14.04)中设置CUDA7、cuDNN、caffe和DIGITS,以及如何快速上手DIGITS。为了说明DIGITS的应用,本教程使用一个当前的 Kaggle竞赛项目作为案例进行演示, 是关于糖尿病视网膜病变检测的,其状态来自于荧光血管造影。 图像分类的卷积深度神经网络(DNN) 对于图像的分类或回归,你有两种选择: 特征工程及把图像转换为向量; 依赖于一个卷积DNN求出特征。 深度神经网络对计算的要求相当苛刻。这是由两个原因
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7月21日,量子位联合NVIDIA英伟达举行了线下交流会,跟现场近百位开发者同学共同探讨了深度学习服务器搭建过程中可能出现的问题,交流了在开发中的实战经验。
准备拿几个caffe官方案例用来练习,就看到了caffe中的官方案例有cifar-10数据集。于是练习了一下,在CPU情况下构建quick模型。主要参考博客:liumaolincycle的博客
本文介绍了FCN全卷积网络在语义分割中的重要性,并对其进行了详细的技术分析。FCN以全卷积网络为基础,通过切片和转置卷积操作实现像素级别的语义分割。在实践中,FCN表现出良好的性能,比其他语义分割方法具有更高的准确性和鲁棒性。同时,FCN也可以广泛应用于其他领域,如医学图像处理、自然场景图像处理等。
01 概念介绍 CUDA(Compute Unified Device Architecture 统一计算设备架构) CUDA(Compute Unified Device Architecture),是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构,它能利用英伟达GPU的并行计算引擎,比CPU更高效的解决许多复杂计算任务。 使用CUDA的好处就是透明。根据摩尔定律GPU的晶体管数量不断增多,硬件结构必然是不断的在发展变化,没有必要每次都为不同的硬件结构重新编码,而CUDA就是提供了一
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。
如果对深度学习有所了解的小伙伴们想必都知道,深度学习需要使用强大的服务器、加速嵌入式平台(如NVIDIA的Jetson)来运行深度学习算法,然而这也同样意味着不菲的开支。 那么问题来了,如果你想你想用
Caffe框架下载地址:https://github.com/BVLC/caffe
本文介绍了caffe的学习经历,并讲述了每个目录的作用。主要包括build文件夹、camke文件夹、data文件夹、distribute文件夹、docker文件夹、docs文件夹、examples文件夹、include文件夹、matlab文件夹、models文件夹、python文件夹、scripts文件夹、src文件夹、tools文件夹和train_val.prototxt文件。对于入门小白来说,主要关注src、tools、include这三个文件夹和train_val.prototxt文件。其中,train_val.prototxt文件是用于描述网络结构和超参数配置信息的文件。
ROS + Caffe,这里以环境中物体识别为示例,机器人怎么知道环境里面有什么呢?
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