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。
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
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。
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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.
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
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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。
【手把手AI项目】一、安装win10+linux-Ubuntu16.04的双系统（全网最详细）
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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。
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib 改为：
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。
Facebook同时支持两个深度学习工具 Caffe2和 PyTorch, 显然不重复造轮子， 而是让能复用的组件和库(比如操作库)在这两个项目之间共享是没有争议的. Caffe2是： 一个轻量化的深度学习算法框架 caffe2 主要为产品级别的深度学习算法设计 为移动端实时计算做了很多优化 同时支持大规模的分布式计算 Caffe2是一个跨平台的框架 支持移动端iOS, Android, 服务器端Linux, Mac, Windows, 甚至一些物联网设备如RaspberryPi, NVIDIA Jet
人工智能一直比较火，作为移动互联网时代的行业人员，感觉离我们比较近，但实践起来离我们又比较远，当今智能手机正成为最普遍的人工智能平台，那么今天我们来说一说高通在人工智能领域的一些我们可以实际操作上手的
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。
原文标题：Setting up a Deep Learning Machine from Scratch (Software) 原文链接：https://github.com/saiprashanths/dl-setup 译者：刘翔宇 审校：赵屹华 责编：周建丁（zhoujd@csdn.net） 这是一篇为机器搭建深度学习研究环境的详细指南，包括驱动程序、工具和各种深度学习框架的安装指导。在64位Ubuntu 14.04的机器上使用Nvidia Titan X进行测试。 还有一些有类似目的的指南。一些内
选自GitHub 作者：Kit CHEN等 机器之心编译 参与：路雪、思源 近日，微软开源 MMdnn，可用于转换、可视化和诊断深度神经网络模型的全面、跨框架解决方案，目前支持 Caffe、Keras、MXNet、CNTK 等框架。 项目地址：https://github.com/Microsoft/MMdnn MMdnn 是一个用于转换、可视化和诊断深度神经网络模型的综合性、跨框架的解决方案。MMdnn 中的「MM」代表模型管理，「dnn」是「deep neural network」（深度神经网络）的缩写
首先，让我们看一下官网：https://pjreddie.com/darknet/
选自 Intel Blog 作者：Andres Rodriguez、Niveditha Sundaram Caffe2 作为 Caffe 重构出的深度学习框架，一经发布便引起了业内极大的关注。机器之心也对 Caffe2 进行了跟踪报道。昨日，英伟达的一篇技术博客让我们了解 Caffe2 结合 GPU 带来的性能提升。这篇文章对 Caffe2 在 CPU 的支持下带来的性能改进进行了介绍，希望能为大家应用该框架提供帮助。 每一天，在世界的各个角落都在产生越来越多的信息——文本、图片、视频等等。为了能让人们更好
如今开源生态甚好，享受着便利的同时自然也要承担一些烦恼，每一个开发人员都遇到过各种各样的库的问题，通常都跟版本有关，软硬件的都有，今天有三来随便聊聊怎么应对，仅仅只是个人习惯。
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：
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
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。
【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
分享在Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe 安装配置过程。
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
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。
PCL(Point cloud library) Ubuntu Linux 16 系统之所以会用Linux,很大的原因是应为SLAM在嵌入式平台上面的安置，所以尽量编写在inux下编写，同步arm编程环境的读者有兴趣可以去参考下搭建交叉编译环境 。 #OpenCV的安装 参考本菜的博客中，C++安装opencv的部分 Eigen C++线性代数计算库的安装 在slam的运行当中，会大量的使用到线性代数，为了省去手动写遍历去遍历代码，需要借助eigen去对opencv进行计算 关于Eigen的安
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。
最近被人问的最多的一个问题是“我想入门深度学习，我应该学些什么”。 老实说，这个问题不是那么好回答，毕竟每个人的知识背景和技能背景实在是太不一样了。如果要假设一个人基本具备大专以上的水平和比较好的学习能力的话，可以假设一条学习路径。 第一：学习Linux的基本应用 这主要指的是类似Ubuntu和CentOS这类主流Linux操作系统上的Shell操作，以及管道、端口、进程、内存等相关资源的概念。不推荐在Windows上去做深度学习的应用，因为几乎全行业的人都在Linux上做工程，如果只有你使用Window
Example Mask R-CNN output Facebook AI 研究院（FAIR）昨日开源了一款目标检测平台—Detectron，基于Python和Caffe2搭建，其目标是为目标检测研究提供高质量，高性能的代码库。Detectron 包含Mask R-CNN、RetinaNet、Faster R-CNN、RPN、Fast R-CNN以及R-FCN 这些目标检测算法的实现。 Detectron 简介 Detectron 是 FAIR 用于实现最先进的目标检测算法（包括 Mask R-CNN）
Example Mask R-CNN output Facebook AI 研究院（FAIR）昨日开源了一款目标检测平台—Detectron，基于Python和Caffe2搭建，其目标是为目标检测研究提供高质量，高性能的代码库。Detectron 包含Mask R-CNN、RetinaNet、Faster R-CNN、RPN、Fast R-CNN以及R-FCN 这些目标检测算法的实现。 Detectron 简介 Detectron 是 FAIR 用于实现最先进的目标检测算法（包括 Mask R-CNN
参考很多文章，以这篇为主：http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136768.htm
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
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。
Aid Learning FrameWork是一个在Android手机上运行的带图形界面的Linux系统，用于AI编程。这意味着当它安装时，你的Android手机拥有一个可以在其中运行AI程序的Linux系统。现在我们有力地支持Caffe，Tensorflow，Mxnet，ncnn，Keras，cv2，Git / SSH这些框架。此外，我们提供了一个名为Aid_code的AI编码开发工具。它可以通过在我们的框架上使用Python来为您提供可视化的AI编程体验！
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。
深度学习开源框架众多，对于开发者来说其中有一个很硬的需求，就是模型结构和权重的可视化。使用过Caffe的同学都因为强大的Netscope可以离线修改实时可视化网络结构而暗爽，那其他的框架怎么样呢？
1、在tensorflow绘图的情况下,使用tf.saved_model.simple_save()方法保存模型
2006年，机器学习界泰斗Hinton，在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ，自此，神经网络再次走进人们的视野，进而引发了一场深度学习革命。深度学习之所以如此受关注，是因为它在诸如图像分类、目标检测与识别、目标跟踪、语音识别、游戏（AlphaGo）等多个领域取得了相当优秀的成绩，掀起了又一波人工只能浪潮。深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术，近年来得到了突飞猛进的发展，这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升。英伟达公司研发的图形处理器（Graphics Proce
darknet是一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架，其主要特点就是容易安装，没有任何依赖项（OpenCV都可以不用），移植性非常好，支持CPU与GPU两种计算方式。
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http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120449.htm
AI科技评论消息，日前，百度在 GitHub 上开源了移动端深度学习框架 mobile-deep-learning（MDL）的全部代码以及脚本，这项研究旨在让卷积神经网络（CNNC）能更简单和高速的部
AI研习社消息，日前，百度在 GitHub 上开源了移动端深度学习框架 mobile-deep-learning（MDL）的全部代码以及脚本，这项研究旨在让卷积神经网络（CNNC）能更简单和高速的部署
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。
引言 2006年，机器学习界泰斗Hinton，在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ，自此，神经网络再次走进人们的视野，进而引发了一场深度学习革命。深度学习之所以如此受关注，是因为它在诸如图像分类、目标检测与识别、目标跟踪、语音识别、游戏（AlphaGo）等多个领域取得了相当优秀的成绩，掀起了又一波人工只能浪潮。深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术，近年来得到了突飞猛进的发展，这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升。英伟达公司研发的图形处理器（Graphics
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