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3060/3090需要改变Nvidia驱动版本与cuda版本，升级到匹配版本，如果版本不匹配，即使编译成功会导致训练不收敛（亲测）。配置环境过程同https://blog.csdn.net/jdjjdjd/article/details/117731541碰到的问题为：编译opencv过程中报错，ippicv的包下载报错。由于翻墙的原因导致包下载出错，到opencv/3rdparty/ippicv
最近使用deb（network）（见下图）的方式安装cuda，发现下载很慢。然后找到了使用国内镜像的方式来下载安装。安装方式：几乎和官网的安装步骤一致，只需要替换地址信息。具体步骤如下。wget https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1804/x86_64/cuda-ubuntu1804.pinsudo mv cuda-ubuntu1804.pi
By Toradex 胡珊逢 1). 简介深度学习目前正吸引着越来越多人的关注，相关算法框架层出不穷，例如TensorFlow、Caffe、Keras、CNTK、Torch7等等。这些算法在数据分析、聚类、识别和预测方面提供了极大的帮助，因此无论是云计算中心还是车载系统，甚至是便携式智能设备，我们都能发现深度学习的应用。 TensorFlow 在 Googl
文章目录1.环境2.update 最新系统3.卸载amazon4.安装截图工具5.安装git version工具1.环境参考：VMware Workstation 15 Pro安装ubuntu系统VMware Workstation 15 ProUbuntu18.04.22.update 最新系统sudo apt-get updatesudo apt-get upgradesudo...
01 系统初始化vmware workstatiion pro 12 不支持GPU硬件虚拟化，所以在这个虚拟机里，不能安装GPU版本。只能使用CPU版本。# 在vmware workstatiion pro 12安装ubuntu-16.04-desktop-amd64.iso# 安装vmware-tools# 调整分辨率，4k屏需要调整下桌面显示比例，否则字体太小# 更新系统sudo
背景自己不想弄ubuntu虚拟机了，准备直接在mac下进行开发，于是开始搭建mac版本的caffe环境（过程有点艰辛，本博客就当做笔记用吧）caffe的Makefile.config文件以下关键地方进行注释## Refer to http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html# Contributions simplifying and...
1. 装虚拟机我装的VMware Workstation Player 12 Pro试用版，网上找到一个序列号（5A02H-AU243-TZJ49-GTC7K-3C61N），不知道管没管用软件下载网址：https://my.vmware.com/cn/web/vmware/info/slug/desktop_end_user_computing/vmware_workstation_pro
编译Caffe，执行make all时，出错。详细信息如下：ln：无法创建符号链接‘build’：不支持的操作Makefile：562：recipe for target'.build_release/.linked' failedmake:***[.build_release/.linked] Error 1原因：进行编译的源码放在Linux虚拟机和windows的共享目录下...
上篇已完成虚拟机下Ubuntu，CPU版的Caffe的安装与编译；在此基础上运行手写数字字体的例程。1.mnist数据集下载；在caffe/data/mnist目录下有get_mnist.sh脚本文件，在终端运行后会完成如下文件的下载：将终端定位到Caffe根目录cd ~/caffe下载MNIST数据库并解压缩，生成四个文件./data/mnist/get_mnist.sh t10k-ima
关于caffe的安装，这里首先要安装Ubuntu16.04,博客上有很多教程。推介三点：1.别在虚拟机上装，推荐双系统安装。2.采用刻盘安装，关于刻盘安装方法，网上都有教程。由于每个人的电脑版本型号不一样，在安装的过程中同一问题会出现不一样的操作，这方面大家有问题的可以在下面评论，lz尽量帮忙解答。3.在安装过程中，要分盘，我介意最少200G的空间，因为大部分是用来搞深度学习的，数据采集需要很大的
参考网站：http://www.bubuko.com/infodetail-833543.html中途遇到opencv函数不能使用的问题，参考：http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51371936得到解决。最后可以成功运行caffe，并进行mnist进行训练；接下来会尝试把ssd检测和vgg人脸识别用起来。
最近开始学习Caffe,准备工作就是要把Caffe的开发环境建立起来，首先就是要能成功编译Caffe买了本卜居博主的Caffe入门书:《深度学习:21天实战Caffe》,上面有详细的Caffe编译说明。原本以为照着说明步骤一步步往下走就能一轻松完成编译，实际情况却比我想象的复杂了。先说明一下我的电脑环境:操作系统是linux centos6.5(虚拟机),原生的gcc编译器版本是4.4
电脑配置：ubuntu14.04 64bit (网上有安装双系统的教程，不建议在虚拟机上安装除非只使用cpu版caffe)内存8G显卡GT 755Mcpu i5软件版本: caffe官网当天git下载, nvidia官网下载cuda8.0, cudnnV5Caffe安装步骤如下：一、安装开发所需依赖包sudo apt-get install build-essent
ubuntu14.04下面安装caffe（最简单的配置，无GPU）显示的是libboost-all-dev : 依赖: libboost-date-time-dev但是将不会安装 后面是类似的palapla……解决办法就是更新一下源：sudo apt-get update，后面还可能遇到编译失败，g++ internal error的问题，好像是因为内存不足，我用的是虚拟机，
一、问题描述 任务是利用已有分类方法，如SVM和Ridge Regression对MIRFlickr-25000数据集进行分类实验。具体要求：数据集：MIRFlickr-25000 http://press.liacs.nl/mirflickr/数据特征：Caffe http://caffe.berkeleyvision.org/分类方法：SVM (http://www.csie.nt
caffe以及apollocaffe的安装：注：这是我安装caffe和apollocaffe的一些笔记。希望对初学者能有一些帮助。安装步骤：一、 安装虚拟机1. VirtualBox的安装1) 从http://download.virtualbox.org/virtualbox/4.3.12/VirtualBox-4.3.12-93733-Win.e
caffe在windows安装太坑了，尝试在虚拟机上安装，记录一些踩坑的过程文章目录环境一、安装依赖环境二、安装opencv2.读入数据总结环境ubuntu20.04anaconda5.6python3.8cmake3.16一、安装依赖环境依次输入以下命令sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libope
caffe 版本有GPU 、CPU版本，本文为虚拟机上面搭建的CPU版本，采用ubuntu16.4系统，opencv3.4版本。CPU版本不需要cuda 等。安装模块如下：1. 依赖lib安装2.opencv3.4安装3.安装caffe4.pycaffe安装5.验证安装步骤如下：1. 各种依赖包安装感觉不止这多，包括opencv 、lmdb等su
1 安装虚拟机2 下载ubuntu18.04http://mirrors.zju.edu.cn/ubuntu-releases/18.04/3 安装ubuntu18.044 修改ubuntu的更新源sudo apt-get update 让更新源生效（记得2年前这个源把我折腾的死去活来）5 安装opencvsudo apt-get install libopencv-dev pyt...
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 配置：win10下虚拟机，ubuntu 16.04 虚拟机安装： win10系统搭建虚拟机：VMware Workstation Player 12环境+Ubuntu Kylin 16.
本次的编译环境是在虚拟机上的Ubuntu16.04上进行的。一、caffe的编译1)安装caffe的依赖文件由于虚拟机下的Ubuntu系统一般不包含GPU，故这次安装时为了在无GUP环境下运行caffe。 有GPU安装caffe与无GPU安装caffe的区别一般就两点：1.安装CUDA的时候不安装显卡驱动；2.最后安装好caffe，运行程序时，将相关配置文件改为CPU运行模
NVIDIA Jetson TX1 系列开发教程之五：CAFFE安装与NVIDIA多媒体例程测试转载请注明作者和出处：http://blog.csdn.net/u011475210嵌入式平台：NVIDIA Jetson TX1嵌入式系统：Ubuntu16.04虚拟机系统：Ubuntu14.04编者: WordZzzz
没有GPU没关系，没有nvidia显卡也没关系，基于docker可以3分钟配好caffe！Docker简单来说就是一种轻量虚拟机，可以快速部署和执行程序。之前看过许多配置caffe的资料，主要是硬件相关的配置因为电脑个体差异会引发各种各样的问题，后来遇到docker，可以直接pull别人配好的caffe环境，终于可以在自己电脑（ubuntu 15.04）欢脱地跑caffe了><docker毕竟
安装环境：ubuntu14.04+CUDA_7.5.18 由于虚拟机下的Ubuntu系统一般不包含GPU，故这次安装时为了在无GUP环境下运行caffe。有GPU安装caffe与无GPU安装caffe的区别一般就两点：1.安装CUDA的时候不安装显卡驱动；2.最后安装好caffe，运行程序时，将相关配置文件改为CPU运行模式，而不是GPU运行模式。
在这里记录使用虚拟机ubuntu20.04安装caffe的过程，主要是踩过的坑。安装caffe之前需要先安装opencv，安装opencv的方法见文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结项目场景：问题描述：原因分析：解决方案：前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介
由于本机是window10系统，所以想尝试caffe就在自己电脑上整了一个虚拟机（详情可见：win10系统搭建虚拟机：VMware Workstation Player 12环境+Ubuntu Kylin 16.04 LTS系统），然后昨天在自己虚拟机上配置了一个caffe环境。 其中，只是尝试着搭建了一个CPU版本的caffe，Ubuntu16.04中自带了python 2.7。
1.在win10 64位,CUDA7.5,VS2013环境下配置使用caffe框架;2.在Ubuntu14.04虚拟机，CUDA7.5环境下配置使用CPU版本Caffe
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