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。
该文章介绍了如何通过在Ubuntu 16.04下交叉编译工具链来编译gflags库,以适应在Windows平台上的使用。首先,需要安装必要的工具和库,如CMake和MinGW。然后,使用CMake配置交叉编译环境,并编译gflags库。最后,使用Wine在Windows上运行生成的可执行文件。
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项目地址:https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/ 其中MDLT是两张图片的拼接,调试过程基本很简单,不再赘述; 对于BAMDLT多图拼接代码,现将出现的问题及解决办法整理如下:
让工作变得有条理,不乱糟糟,即使存在大量的第三方,也有章可循。简而言之,就是要保持目录的干净(如/usr/local目录),保持文件的干净(如profile文件)
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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
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Linux使用静态库来测试,copy静态库libglog.a和src/glog的头文件到自己的工程目录,创建main.cpp文件,添加如下代码:
前面的文章《ROS2 机器人操作系统入门和安装以及如何使用 .NET 进行开发》中提到,组成机器人的关键部分主要是电机、传感器、软件和电池。机器人的智能感知主要通过视觉传感器,视觉传感器对于机器人来说,就像人类之于眼睛的关系,可说非常重要。那么如何通过 ROS 获取远端机器人的摄像机传感器的图像信息呢?
3、在自己项目的“CmakeLists.txt”文件中增加一行对glog路径的指定:
(3)安装node.js:https://nodejs.org/download/
项目Github地址:https://github.com/google/glog
1.下载 git clone https://github.com/google/glog 2.配置 sudo apt-get install autoconf automake libtool 3.编译&安装 进入源码根目录 ./autogen.sh ./configure make -j 24 sudo make install 4.结果 make[1]: Entering directory '/home/xxx/Downloads/glog' /bin/mkdir -p '/usr/local/l
或 c := sync.NewCond(&sync.RWMutex{}) 之类. 它有三个函数: wait/signal/broadcast 望文知义,和Windows下的InitializeConditionVariable与WaitForSingleObject()之类, 及Linux下的pthread_cond_t等作用差不多.
glog0.4.0版本,vs2015以上的版本编译,vs2015兼容linux的头文件
GLC (glog cleaner) 是 Go 语言编写的 glog 日志清理类库,glog 是由 Google 开发的一个应用级日志框架,提供了日志分级、文件切分等功能,但是暂未提供日志清理功能,配合 GLC 可以方便地实现日志清理功能,类库提供了自定义日志保留时间、日志文件名前缀匹配和清理扫描频率的支持。
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。
内容目录: 相关内容请参考最重要的论文之一:无监督的语义特征学习 论文翻译及代码 celeba简介, infogan修改简介, 运行性能对比: gpu一个批次从最初2核cpu 3个半小时 缩减为不到7分钟。 环境搭建说明:aws 上面搭建环境 训练效果图: 还没跑出来。 ---- 一 celeba简介: 通过官网http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html 介绍,从gogole driver https://drive.google.com/driv
GLog是Google开发的一套日志输出框架。由于其具有功能强大、方便使用等特性,它被众多开源项目使用。本文将通过分析其源码,解析Glog实现的过程。
CyberRT仓库: https://github.com/minhanghuang/CyberRT
glog官方地址:https://code.google.com/p/google-glog/
LiheYoung/Depth-Anythinghttps://github.com/LiheYoung/Depth-Anything
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~
HHVM 宣布支持 FastCGI http://www.linuxidc.com/Linux/2013-12/94254.htm
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。
官方说的相关依赖 Dependencies folly requires gcc 4.8+ and a version of boost compiled with C++11 support. Please download googletest fromhttps://googletest.googlecode.com/files/gtest-1.7.0.zip and unzip it in thefolly/test subdirectory. 开始编译 获取源码 git clone ht
安装完毕后跳出一个界面,选择lightdm,再sudo service lightdm stop。
ceres库是算法优化库 由于平时会经常用到这些库,每次找网址都觉得麻烦,特此整理记录一下 官方教程: http://www.ceres-solver.org/installation.html# 安装依赖 # CMake sudo apt-get install cmake # google-glog + gflags sudo apt-get install libgoogle-glog-dev # BLAS & LAPACK sudo apt-get install libatlas-bas
前言:服务器上没有root权限,不能使用sudo和apt-get无脑安装caffe需要的各种依赖,因此需要手动安装这些依赖库。核心就是将原来apt-get安装在/usr/include,/usr/lib等位置的库,手动安装在我们自己的路径下,即自定义路径安装依赖。 0.根目录下,终端依次执行:
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
一次性安装所有软件的命令 sudo add-apt-repository ppa:v-launchpad-jochen-sprickerhof-de/pcl sudo apt update sudo apt-get install -y openssh-server tree xfce4 xfce4-terminal vnc4server \ autocutsel samba samba-common cifs-utils tofrodos iproute2 gawk xvfb gcc \
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。
kafka系列分为两个篇幅,分别是实用篇,讲使用命令和一些使用中会遇到的概念名词,理论篇,讲kafka为了实现高可用和高性能做了哪些努力。这篇我们从搭建开始,然后用kafka脚本去发送和接受信息,最后用go语言展示在代码之中怎么使用。
Author: xidianwangtao@gmail.com Create Device Manager Instance Device Manager在何时创建 Device Manager和Volume Manager、QoS Container Manager等一样,都属于kubelet管理的众多Manager之一。Device Manager在kubelet启动时的NewContainerManager中创建。 pkg/kubelet/cm/container_manager_linux.g
Operator 是 CoreOS 推出的旨在简化复杂有状态应用管理,它是一个感知应用状态的控制器,通过扩展 Kubernetes API 来自动创建、管理和配置应用实例。 Operator 基于 CRD 扩展资源对象,并通过控制器来保证应用处于预期状态。
golang/glog 是 C++ 版本 google/glog 的 Go 版本实现,基本实现了原生 glog 的日志格式。在 Kuberntes 中,glog 是默认日志库。
上篇文章(kubelet 架构浅析 )已经介绍过 kubelet 在整个集群架构中的功能以及自身各模块的用途,本篇文章主要介绍 kubelet 的启动流程。
glog简介 glog是著名的google开源C++日志库glog的golang版本,glog是一个轻量级的日志库,上手简单不需要配置文件并且稳定高效,但是可以自定义控制的内容就少了。 glog主要有以下几个特点: 1. glog有四种日志等级INFO < WARING < ERROR < FATAL,不同等级的日志是打印到不同文件的,低等级的日志文件中(INFO)会包含高等级的日志信息(ERROR) 2. 通过命令行传递参数 –log_dir指定日志文件的存放目录,默认为os.TempDir()
go语言有一个标准库,log,提供了最基本的日志功能,但是没有什么高级的功能,如果需要高级的特性,可以选择glog或log4go。 glog是google提供的,类似于google的c++ log库,使用起来非常简单,下面介绍一下;log4go的用法和log4j一样,可配置性比较高。 glog只提供了少数几个选项,通过命令行控制,例如: -log_dir: 日志文件保存目录 -alsologtostderr: 日志写入文件的同时,输出到stderr -v:配置V输出的等级。 glog使用非常简单,只需要im
本文主要说明下,caffe源码分析过程中的cmake(结合IDE CLion)工程构建问题。在分析caffe源码的过程中,我没有仅仅只是看代码,而是:
本文介绍了如何在CentOS 7上安装NVIDIA CUDA工具包以及CUDNN,并使用Docker和Nvidia-Docker来安装深度学习环境。通过这些环境,可以方便地运行深度学习模型的训练、测试和部署。
在前面的博客中,我们介绍过关于numpy中的张量网络的一些应用,同时利用相关的张量网络操作,我们可以实现一些分子动力学模拟中的约束算法,如LINCS等。在最新的nightly版本的MindSpore中也支持了爱因斯坦求和的算子,这是在张量网络中非常核心的一个操作,本文就简单介绍一下MindSpore中使用爱因斯坦求和的方法。
作为一个在深度学习上的小白,买Jetson TX2一个很大的原因就是想学习深度学习。那么当用Jetpack刷好板子后,第一个任务肯定是要学着安装caffe! 本文教程是参考了jiongnima的博客 (http://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/70040262)和创客智造的文章(http://www.ncnynl.com/archives/201705/1631.html)——对于小白来说,站在大神的肩膀上可以节省不少时间。
本文基于Kubernetes v1.10的代码,对Kubelet Device Manager的实现进行了代码走读分析,方便对kubelet与device plugin的交互有更深入的理解。另外,分别对kubelet的Register服务、kubelet调用device plugin的Allocate接口等做了分析,尤其要了解kubelet device plugins的checkpoint机制。
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