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本机显卡1050，w10，搭建环境时一直报错，第一次用，请各位大神帮忙看看哪里出问题了
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百度搜相关关键字。
- CUDA环境搭建Win10+VS2013+CUDA9.0
- 学习GPU编程时要先<em>搭建</em>运行环境，本文参考http://blog.csdn.net/u011821462/article/details/50145221这个大神的博客，成功安装了CUDA9.0版本，并能编写并行程序了，文章里的链接目前测试是能够使用的。感谢大神
- Caffe + Win10 + GPU + VS2013 菜鸟超详细编译安装过程
- 本文是纪录自己在windows环境下利用GPU和VS2013<em>搭建</em>和测试Caffe的全过程，纪录这个过程中所碰到过的坑，也避开了别人曾经碰到的坑，菜菜鸟都可以<em>搭建</em>成功，因为我就是菜菜鸟，希望对别人有所帮助。
- win10下CUDA和CUDNN的安装（超详细）！亲测有效！
- CUDA8安装配置 CUDA8的安装包可直接从NVIDIA官网下载。根据相应的系统选项，我选择的是cuda_8.0.61_win10.exe(大小为1.3G)，安装的时候建议选择 自定义 而不是“精简”(从下面的英文解释可以看出，其实这里的精简写成完整应该更贴切，他会安装所有组件并覆盖现有驱动，然而我并不想安装全家桶，何况我的官方显卡驱动比他的新)。 如下图所示，我们只需选择CUDA下面这...
- W10 如何重新安装驱动
- 今天电脑出了点问题。右下角的网络Logo呈电脑Logo+红叉模样。点击，只显示飞行模式，无法显示附近的无线网络，更无法使用了。然后多次重启电脑，终于可以连无线网了吗，简单粗暴。只是我觉得这不是长久之计，于是打算重新安装网卡驱动。那如何在无网络的情况下重新安装驱动呢？ 重新安装前，需卸载当前电脑上的网卡驱动。 卸载之后，有几种重新安装的方法。 重启电脑，Win10会自动...
- 【深度学习】笔记13 win10+cuda7.5+caffe+vs2013环境搭建(GPU版本)
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- VS2017+cuda10安装caffe 挖坑埋坑经过
- 整整装了一个星期的时间，头发都掉了不少，终于弄好了，及时记录一下备忘，也给有需要的朋友做做参考 具体的步骤就不说了，主要说说中间遇到的坑吧 开始主要按照(https://blog.csdn.net/nk_wavelet/article/details/78935511?utm_source=blogxgwz0)中的方法进行安装，可能是环境的问题，有无数的坑。 首先安装好了cuda和cudnn并进行...
- Win10 + Caffe + CPU + MATLAB （包括各种问题详细解决）（一） —— VS2013 端设置
- 这里介绍一下 Win10 下，如何<em>搭建</em> Caffe，仅有 CPU。因为我需要用 MATLAB 调试，所以需要对 Caffe 做关于 MATLAB 的调试。具体见下文吧。1. Caffe Windows 版下载Github 下载链接： https://github.com/Microsoft/<em>caffe</em>下载后，解压到某个单独的文件夹内。2. VS2013 调试2.1 CommonSettings.p...
- 超级详细的Win10下gpu1080ti布署caffe
- CUDA 8.0.44 安装时会提示cuda中的驱动比GPU现有的驱动版本低，建议使用现有驱动。如果出现这个提示，不用担心，在“下一步”选择安装模式时，把“默认”改为自定义。 然后下一步的三个钩选框中，只选择安装CUDA，不要钩选其他两个（是驱动和物理加速程序）。
- Win7（64位）+VS2013+cuda7.5环境下搭建深度学习Caffe计算框架
- 经过一个星期，在查阅了很多网络资源（例如欧新宇、薛开宇大神等）后，终于在不断摸索中，找到适合了自己电脑配置【Win7(64)+VS2013+cuda7.5】的Caffe教程。感谢happynear大神[如何快糙好猛地在Windows下编译CAFFE并使用其matlab和python接口]、小咸鱼_前辈[Windows下用VS2013加载<em>caffe</em>model做图像分类]，这两位前辈的博客给了我非常大
- 【手把手AI项目】二、ubuntu16.04+caffe＋CUDA10.0+cudnn7.4+opencv2.4.9.1+python2.7 （超超细致）
- 安装开发所需依赖包： sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo a...
- win10+caffe+cuda9+cudnn7+vs2017博客地址
- https://blog.csdn.net/fengtaoO08/article/details/83023428 Win10使用VS2017安装Caffe详细总结 https://blog.csdn.net/chris_zhangrx/article/details/79234568 Windows下 Caffe C++接口的调用 https://blog.csdn.net/qq_2859727...
- windows10+vs2013+cuda9.0+cudnn7编译caffe
- 材料准备 Windows10系统环境 nVidia显卡+cuda9.0+cudnn7 <em>vs2013</em> anaconda：必须安装python2.7（<em>caffe</em>使用py2.7进行编译） <em>caffe</em>：https://github.com/Microsoft/<em>caffe</em> cuda安装时变量设置 CUDA_BIN_PATH：%CUDA_PATH%\bin CUDA_LIB...
- VS2013+Windows+CPU下搭建caffe框架并利用mnist数据集实验
- 《李凭箜篌引》--李贺 吴丝蜀桐张高秋，空山临云颓不流； 江娥啼竹素女愁，李凭中国弹箜篌； 昆山玉碎凤凰叫，芙蓉泣露香兰笑； 十二门前融冷光，二十三丝动紫皇； 女娲炼石补天处，石破天惊逗秋雨； 梦入神山教神妪，老鱼跳波瘦蛟舞； 吴质不眠倚桂树，露脚斜飞湿寒兔。 一、VS2013+Win10+CPU下<em>搭建</em><em>caffe</em>框架 l 在github网上下载<em>caffe</em>代码<em>caffe</em>
- VS2013配置Caffe开发环境
- 在真正开始编译各依赖库之前，需要准备一些必备工具： 首先当然是VS2013，下载地址：https://www.visualstudio.com/ 其次是 CMake工具，下载地址：http://www.cmake.org/download/ （CMake要使用最新版本，否则无法识别 Dev12......）
- win10+caffe+GPU配置注意点
- 1、cuda安装注意点：在官方网站与自己电脑相匹配的cuda版本安装，网上很多配置都是安装的cuda8.0，我开始也是下载的cuda8.0，安装时发现自己的电脑系统不向下兼容，强行安装导致cuda的lib文件夹下直接就没有x64(不知道是不是我没有完全安装cuda8.0的关系)。最后还是老老实实地安装最新版的cuda9.1。其他的没有什么好说的，cuda安装步骤就是一路next.2、cudnn安装...
- caffe在win10+vs2013+GPU版本下面的配置（长篇+多图预警）
- 最近学长布置的任务是对于不同QP下的半像素插值进行分别训练，并且与单独训练一个网络用于所有QP的效果进行比较。但是实验室最近资源也有点紧，所以想利用自己的电脑也配一个GPU版<em>caffe</em>，就可以在寝室干活了。但是在根据其他博客上面的指引，出现了很多没见过的问题，那就在这里记下自己的过程以及遇到的一些问题吧 一、环境 win10 <em>vs2013</em> community（ultimate应该也是一样的）...
- 深度学习零基础之框架配置Windows+caffe+VS2013+python
- 1. 配置前说明：为了不必要的错误，最好在X64位上配置下面的相关环境，win7 8 10都是64位，别问我为什么（我也不知道为什么） 2. 环境安装下载：A. IDE选用VS2013，这个不说了，最好用VS2013，我也不知道为什么，因为我的机器上装的是VS2013B. 安装python,同样在windows上需要X64的，我选择的是2.7的大版本，如果用python3以上的应该是可以
- WIN10 + cuda9.1 + cudnn7.0.5 + caffe入坑总结回顾
- 毕业设计入坑表情识别做如下总结1cuda1.1下载cudacuda9.1下载传送门1.2 添加环境变量cuda 安装好后，需检查系统环境变量。若没有，则要手动添加。2 cudnn2.1 下载cudnn由于cudnn下载页面维护，附百度网盘下载地址。cudnn下载传送门（该cundnn对应cuda9.1版本）这里给出一张cudnn与cuda版本匹配的图2.2 部署cudnn下载解压缩后，将文件夹下c...
- 【caffe】Windows10+Cuda9.0+Cudnn7.0下配置GPU版caffe
- 第一步：下载所需软件 1、下载CUDA9.0，也是目前的最新版本。 2、下载CUDNN V7.0。 3、下载Caffe。 第二步：安装和配置 参考网上的大多数教程，对软件进行安装配置。 1、安装CUDA9.0，安装过程很简单。 2、CUDA9.0安装完成后，打开CUDNN文件，将里面的bin、lib、include三个文件夹复制到CUDA9.1的安装路径中与CUDA9.1本...
- Win10+RTX2080深度学习环境搭建：tensorflow、mxnet、pytorch、caffe
- 文章目录准备工作设置conda国内镜像源conda 深度学习环境tensorflow、mxnet、pytorch安装tensorflowmxnetpytorchCaffe安装配置文件修改编译时常见错误参考 GPU为RTX2080，系统为更新到最新版本的Win10。 准备工作 安装VS2015，到官网地址older-download下载安装 安装Matlab，笔者安装的是Matlab2017b 安...
- Caffe-windows + Cuda10 + cudnn7.3.0 + RTX2080 Ti + Python 3.5 + Win10 + VS2017
- <em>caffe</em>_windows : https://github.com/BVLC/<em>caffe</em>/tree/windows VS2017: VS2017 professional Cuda10: cuda_10.0.130_411.31_win10.exe cudnn7.3.0: cudnn-10.0-windows10-x64-v7.3.0.29.zip RTX2080Ti: Turing 架构 Py...
- vs2015 + cuda10.0 + gtx2080 编译的caffe
- 经历的很长事件的折腾，终于把<em>caffe</em>编译过了。把成果发上来，大家参考下。
- 使用caffe新建vs2013项目
- 在上一篇文章Windows 10 配置 <em>caffe</em>中配置好了<em>caffe</em>。<em>caffe</em>有matlab接口，python接口和本身的c++接口，下面将使用<em>caffe</em>新建一个<em>vs2013</em>项目。本方法只适用于使用上一篇文章的安装方式得到的<em>caffe</em>. 首先，回顾一下上一篇文章中配置好的<em>caffe</em>，<em>caffe</em>目录如下： 其中 run 文件夹是我新建的，本来是没有的。 打开<em>vs2013</em>,新...
- windows下vs2013配置caffe及基本使用（一）
- 目前已经用python代码<em>搭建</em>了CNN来做目标分类、检测、分割（用python<em>搭建</em>速度快，非常方便）。之后又转用tensorflow的C++ API来<em>搭建</em>CNN重新实现一遍目标分类、检测、分割（执行效率高）。现在再转用<em>caffe</em>实现一遍。先从配置说起。1.准备环境 （1） VS2013 （2） cuda8.0+cudnnv5.1(如何安装配置验证参考我的之前博文）点击打开链接 （3） c...
- 关于Windows下微软官方caffe框架搭建，训练、测试的学习笔记，VS2013+CPU/GPU+caffe-master。
- 本菜鸟准研究生一枚（今年秋季入学），研究方向为基于深度学习的自然语言处理和图像识别，前两天导师给发了个链接，是一个基于<em>caffe</em>的mtcnn网络代码，让小弟学习，还没入行，光是代码就编译了好几天，好多库要找回来，配置好，很是心累！有关这个代码的帖子，要是有人有兴趣，欢迎请进：。代码编译过程中就了解到了<em>caffe</em>以及Windows下的<em>caffe</em>，所以就有了这个帖子。 好...
- [亲身体验]从此windows编译caffe不再陌生 （win10 + Anaconda python3.5 + cuda 8.0）
- Topic---Windows 10 上装<em>caffe</em>（确切说是借助VS和cmake编译出python中可以import的<em>caffe</em>包） 背景介绍 https://github.com/BVLC/<em>caffe</em>/tree/windows 首先按照所说预装了VS2015，cmake和cuda8.0。 但是我在安装VS2015的时候忘记安装Visual C++，这导致了第一步的问题； 默认使...
- Win10安装CUDA10和cuDNN
- 官方安装教程 CUDA：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html cuDNN：https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#installwindows WIN10安装CUDA10 CUDA ...
- win10+vs2015+CUDA8.0+CAFFE
- 主要参考了两篇博客http://blog.csdn.net/zhj_matlab/article/details/69943869，http://blog.csdn.net/cym1990/article/details/78563349，部分地方甚至是copy。但按照两篇博客安装、测试都出现了一些问题，本文根据问题的解决，写出了一些注意事项。非常感谢原作者。前言写给小白，也为了给自己一个备忘。在...
- cuda10+cudnn7.5条件下 caffe 安装教程以及填坑，hdf5,hdf5_hl问题，opencv问题，依赖包安装（详细教程）以及caffe移植出现的问题
- 首先笔者由于之前用的是tensorflow，keras，pytorch框架所以我装好了<em>cuda10</em>以及cudnn7.5当然所有gpu的环境也配置好了就差单独装<em>caffe</em>了。以下安装调试都需要进行<em>caffe</em>的编译调试，通过在<em>caffe</em>的安装目录下使用make all -j8指令来进行，再次编译的时候建议使用指令make clean来清楚上次编译环境先，然后再次编译（对于新手而言） 首先下...
- win10 x64环境下配置caffe（包含python3.5接口）
- 按照<em>caffe</em> 官方在windows环境下的要求配置<em>caffe</em>，生成py<em>caffe</em>库
- Windows下面用vs2013直接调用caffe的c++接口
- 1 概述 由于需求最经需要做火焰检测，一开始是想着用传统的机器学习算法去做，后来发现目前的火焰检测都是基于颜色来做的，在实际场景中经常会因为路灯和太阳等外部的影响导致很严重的误报，后来定了用深度学习进行火焰检测都图像进行分类图片是否发生火灾，训练数据集是张**在网上爬虫爬了几千张数据，主要是基于<em>caffe</em>框架训练的模型，要是想着在工程中应用，就必须想着用<em>vs2013</em>直接调用<em>caffe</em>的c++接
- 记录centos7.6安装cuda10的一些坑
- ubuntu18安装<em>cuda10</em>挺顺畅的，不过centos7.6掉的坑还是多一些 1.禁用nouveau STEP1：bios禁用secure boot，设置为disable STEP2：卸载之前安装的驱动 sudo apt-get purge nvidia* STEP3：禁用nouveau 一定要禁用，否则可能会导致一些乱七八糟的问题！ sudo gedit /etc/modprobe.d/bl...
- VS下建立自己的caffe工程项目
- 首先列出参考博客： 博客1：点击打开链接 博客2：点击打开链接 一、添加工程-以classification为例 参考博客1点击打开链接 顺利的话可能到此为止就OK了，不顺利的话，比如像我遇到了“Check failed: registry.count(t ype) == 1 (0 vs. 1) Unknown layer
- libboost_filesystem-vc120-mt-1_61.lib
- libboost_filesystem-vc120-mt-1_61.lib，<em>caffe</em>，windows，<em>vs2013</em>
- 手把手教~Windows10+Anaconda2(64 bit)+VS2013+无GPU+Caffe配置与遇到的问题及解决
- 前言：在配置<em>caffe</em>之前曾有畏惧心理，听说坑很多，尝试了一遍还是蛮顺利的，一天不到就配置好了~~~（为了<em>caffe</em>还特意重装了系统 b(￣▽￣)d ） 没几天完成了mnist实例，用自己的图片进行了测试。这个属于下一篇啦O(∩_∩)O。本文参考博文如下： 风翼冰舟的博客http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51355143 谢小小XH
- caffe学习第1天-windows caffe 编译、matlab环境配置
- 1、windows <em>caffe</em> 编译 1）下载windows <em>caffe</em> 源码 https://github.com/BVLC/<em>caffe</em>/tree/windows，建立 D:\<em>caffe</em>文件夹，将1）中下载的windows <em>caffe</em> 源码 解压至D:\<em>caffe</em>中，即D:\<em>caffe</em>\<em>caffe</em>-master中为windows <em>caffe</em> 源码 2）下载cuda7.5 本地安装版本
- libboost_system-vc120-mt-1_61.lib
- libboost_system-vc120-mt-1_61.lib，<em>caffe</em>，windows，<em>vs2013</em>
- 配置Caffe（Ubuntu16.04 + cuda-9.1）的详细过程
- 配置Caffe（Ubuntu16.04 + cuda-9.1）的详细过程。本文内容比较多，参考了很多博客，主要如下：https://www.cnblogs.com/go-better/p/7161006.htmlhttps://blog.csdn.net/a_z666666/article/details/72853346https://blog.csdn.net/u012033124/artic...
- caffe:caffe在VS2013中的配置(GPU版本和无GPU版本)
- 本人由于需求开始接触目标识别和检测方面的内容，这方面的内容加上深度学习模型可以得到很好的效果，本人小白一枚，在粗浅了解了一些理论知识后，决定自己动手实际操作一下，在自己电脑上安装一个<em>caffe</em>(深度学习框架)，<em>caffe</em>有linux和window版本，由于本人对linux了解不熟，所以使用了微软提供的<em>caffe</em> window工具包： 下载网址如下：https://github.com/Micro
- 深度学习（caffe+VS2013+WIN10）使用GPU编译——调用python接口并且成功运行mnist
- 本文主要介绍：经过一番欲哭无泪的折腾，终于在Windows10 64位系统下成功配置Caffe的GPU版，可惜的是我的电脑并没有掉cudnn，因为个GPU计算能力不够，我的GPU计算能力是2.1，而cudnn不支持3.0以下的版本。下面总结一下基本的配置过程，以及配置过程中遇到的问题。 配置环境：Windows10 X64 + CUDA7.5 + VS2013 + python2.7
- 【caffe笔记1】caffe+win10+VS2013配置与常见问题（简单易懂）
- <em>caffe</em>+DL正在学习中……请多多指教多多补充…… 作为一名<em>caffe</em>+DL新手，总结了一下新手配置<em>caffe</em>+win10+VS2013配置与我遇到的问题和解决方法，如有错误，务必留言指出！ 首先，电脑里得有VS2013，MATLAB（我用的MATLAB R2014a）…… （1）下载地址bling~bling：微软提供window工具包https://github.com
- Caffe学习笔记系列1—在VS2013工程中添加Caffe依赖项
- Caffe学习笔记系列1—在VS2013工程中添加Caffe依赖项本节主要讲解在Caffe编译成功之后，如何在自己的工程中添加依赖项。对于Caffe如何编译不再详述，可参考网上，另外，推荐一个Caffe模型的可视化工具Netscope，链接如下：http://ethereon.github.io/netscope/#/editor。下面切入正题。首先在E盘中建立“Caffe学习笔记系列”文件夹，本...
- libboost_date_time-vc120-mt-1_61.lib
- <em>caffe</em>,windows,库，<em>vs2013</em>， libboost_date_time-vc120-mt-1_61.lib
- CUDNN版本太低出错+编译PSPNet用Cuda-8.0出现错误。
- # 解决办法： 1.将./include/<em>caffe</em>/util/cudnn.hpp 换成最新版的<em>caffe</em>里的cudnn的实现，即相应的cudnn.hpp. 将./include/<em>caffe</em>/layers里的，所有以cudnn开头的文件，例如cudnn_conv_layer.hpp。 都替换成最新版的<em>caffe</em>里的相应的同名文件。 3.将./src/<em>caffe</em>/layer里的，所有
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- 工程配置（一） Win10+vs2013+Caffe静态库配置自己的工程
- Win10+<em>vs2013</em>+Caffe静态库配置自己的工程转载请注明原出处：http://blog.csdn.net/ouyangfushu/article/details/79450501作者：SyGoingQQ: 2446799425写在前面通常我们训练好<em>caffe</em>模型后需要根据自己的需求添加基于<em>caffe</em>前向过程的新算法、模型测试和调试，再到最后的工程部署，当然如果仅仅是测试，我们也可以用c...
- Windows10 64位系统下成功安装Caffe（CPU+VS 2013）
- <em>搭建</em>了几天的<em>caffe</em> CPU，中途出现了各种问题，觉得值得拿出来记录一下~也方便以后查看~以下是别人博客中<em>搭建</em>的过程~写的很好，拿来借用一下~前言 首先来一波地址： happynear大神的第三方<em>caffe</em>：http://blog.csdn.net/happynear/article/details/45372231 Neil Z大神的第三方<em>caffe</em>：https://initialneil.wo
- HttpWatch7.0汉化版，win10可用。
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- 腾讯优图NCNN框架在windows下的vs2013配置
- 腾讯优图实验室公布了成立以来的第一个开源项目ncnn。ncnn是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部属和使用。无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发人工智能 APP。以腾讯内部应用为例，ncnn 目前已在QQ，Qzone，微信，天天P图等上得到应
- 加载caffemodel做图像分类（windows+vs2013）
- 要根据已有<em>caffe</em>model等文件进行图像分类，需要阅读classification.cpp文件，然后在此cpp文件基础上修改相应代码即可。打开E:\study_materials\Caffe\<em>caffe</em>-master\<em>caffe</em>-master\windows根目录下的Caffe.sln，然后找到如图所示的cpp文件解读此cpp文件，可参考网址：http://m.blog.csdn.net/wa...
- Ubuntu 18.04 搭建caffe环境编译错误总结
- 由于Ubuntu系统较新，遇到错误较少。共2点： 错误1、hdf5.h No such file or directory 解决方法 ： 1）在Makefile.config文件中，找到： INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include 将其改为： INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/l...
- MTCNN配置及训练详细步骤
- 配置环境为win7 64位，主要完成的任务是用MTCNN完成人脸检测，即使用目标检测框将图像中的人脸框出来，配置过程如下： 1、环境配置 安装anaconda 进入官网： https://www.anaconda.com/download/ 根据python版本下载安装相应的anaconda即可 安装Microsoft Visual Studio 2013 注意此处一定要安装2013...
- 【神经网络与深度学习】Win10+VS2015 caffe环境搭建（极其详细）
- <em>caffe</em>是好用，可是配置其环境实在是太痛苦了，依赖的库很多不说，在VS上编译还各种<em>报错</em>，你能想象那种被一百多个红色提示所笼罩的恐惧。 且网上很多教程是VS2013环境下编译的，问人很多也说让我把15卸载了装13，我的答案是：偏不 记下这个艰难的过程，万一还要再来一次呢…… Attention： 本文使用的<em>caffe</em> windows环境配置为： VS2015+CMake3
- VS2013搭建caffe深度学习环境
- 最近要学习<em>caffe</em>深度学习框架做图像分类，由于没有用过linux系统，所以选择在Windows上<em>搭建</em>基于<em>caffe</em>的环境。 首先参考了一篇相关的文章，整体感觉说的比较清楚。 http://www.bubuko.com/infodetail-902302.html 实际操作的过程中，我把3rdpart和<em>caffe</em>的源文件的路径改到了工程里面，便于管理。在操作的过程中，主要遇到了以下几个问
- 深度学习工具箱CAFFE在64位win7+VS2013环境下编译及运行
- 首先按照 joshua_1988 的两篇博客进行依赖库的配置和工程的创建 依赖库：http://blog.csdn.net/joshua_1988/article/details/45036993 建立工程：http://blog.csdn.net/joshua_1988/article/details/45048871 在这里说一下我跟原文有一些不同的地方： 依赖库
- windows下使用caffe的lmdb数据库问题
- 前一篇是在win8+<em>vs2013</em>下配置<em>caffe</em>，因为有nuget的存在，非常简单。 但是目前的<em>caffe</em>程序在测试过程中会出现lmdb数据库的问题。 这是因为在Linux下，原程序默认申请1T的空间给lmdb数据库使用。 但在windows下，系统会天真的去建一个1T的文件，通常硬盘是没这么打空间，就<em>报错</em>了。 Microsoft <em>caffe</em>的处理是把这个默认值改成100M。 就
- Windows下基于VS2013调用caffe的C++接口
- 同事用VGG16训练了一个人脸识别的网络，我想试试C++接口，这里做一下记录。 参考文章如下： https://blog.csdn.net/xjz18298268521/article/details/61921357 https://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/70197866 https://blog.csdn....
- caffe-windows
- <em>caffe</em>-windows，支持<em>vs2013</em>,vs2015，在windows下安装<em>caffe</em>
- cudnn 8.0下载
- 除去登录烦恼，直接下载，无需注册，百度云链接，你值得拥有。 NVIDIA cuDNN is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks. Note: Please refer to the Installation Guide for release prerequisites, including supported GPU architectures and compute capabilities, before downloading. For more information, refer to the cuDNN Developer Guide, Installation Guide and Release Notes on the Deep Learning SDK Documentation web page.
- caffe windows版代码
- <em>caffe</em> 在windows下VS2013中运行的代码。
- caffe vs2013可直接编译d part3
- <em>caffe</em> <em>vs2013</em>可直接编译d part3
- caffe 与 cuda 版本的问题
- 1.首先，我在自己笔记本上安装<em>caffe</em> ，问题应该是 一点也没有的。 我的电脑毕竟也是英伟达独显的，虽然只有2g 的显存。 嘿嘿。 GeForce 840M 的显卡 啦， 很垃圾洛。 没关系的，不是麽 2.下载好，<em>caffe</em> 代码后呢。 在确保，<em>caffe</em>的 所有依赖，都 ok 了。。 3. 我 在 <em>caffe</em> 的 目录下。make all -j4 （多线程编译 啦） ...
- cudnn 8.0 v5.1
- cudnn 5.1 主要配合cuda加速深度学习的CNN计算. 该版本对应的cuda为8.0
- 编译caffe出现错误 opencv
- 最开始在网上找了好久也没解决，后来经过自己的大胆尝试居然成功解决了，我的方法如下： 首先这个问题确实是opencv的问题，只需要把 Makefile.config里的 #USE_PKG_CONFIG := 这一行前面的#给去掉，然后在他下一行添加 LIBRARIES += glog gflags protobuf leveldb snappy \ lmdb boo
- Ubuntu18.04LTS下安装 Caffe-GPU版本及 Anaconda3 +Python3.6 ++ Pycharm + Mnist例子教程(17页)
- 笔者在Ubuntu18.04LTS系统上配置Caffe-GPU环境时遇到各种大坑小坑，在经历了几次漫长的环境配置之后，又重新装了一遍系统，将Caffe-GPU安装的每一步详细的过程记录下来。在配置过程中出现了3个小错误，但也都完美解决了！希望这篇文档对想入门Caffe深度学习的小伙伴有所帮助。
- Vs2013+Cuda8.0+win10配置教程详细版
- 首先官网下载安装包，这个就不细说了 ，我下的是这个版本cuda_8.0.61_win10.exe，，注意win7和win10版本要对应，千万别弄错了 之后双击会出现如下截图， 解压完以后一直点下一步， 出现这个等半个小时左右就好了 安装结束后开始配置系统环境变量 win10可以这么操作win+s 搜索环境，自动匹配出系统环境变量 打开环境变量后如下图： 如图
- opencv caffe编译错误的解决
- 1.opencv 编译如果显示有依赖anaconda 下的opecv的错误时 删除它 有 comput = 20 什么的则删除makefile.config 文件中的com——put 对应的字段 2.<em>caffe</em> 显示缺少atlas （不能换源，使用原有的apt源） sudo apt-get install libatlas-dev sudo apt-get instal...
- 【win10+vs2013+opencv3.0安装与配置的详细过程】
- 在我们学习图像处理过程，我首先安装opencv，下面是： 附件中是win10+<em>vs2013</em>+opencv3.0安装与配置的详细过程本文出自 “cyp” 博客，谢绝转载！ windo<em>w10</em>，<em>vs2013</em>，opencv3.0图像处理环境<em>搭建</em>
- 在vs2013上配置caffe环境运行海康摄像头相关程序
- 一、从师兄那儿拷贝了两个文件夹二、打开如图所示的程序三、双击如图所示位置四、添加包含目录把 1）海康摄像头智能监控 2）海康SDK 3）默认路径的CuDA三者的include路径（C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v7.5\include）拷贝进去五、添加库目录把 1）海康摄像头智能监控 2）海康SD...
- Win10下caffe的安装配置
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- Win10+VS2015 caffe环境搭建（极其详细）
- <em>caffe</em>是好用，可是配置其环境实在是太痛苦了，依赖的库很多不说，在VS上编译还各种<em>报错</em>，你能想象那种被一百多个红色提示所笼罩的恐惧。 且网上很多教程是VS2013环境下编译的，问人很多也说让我把15卸载了装13，我的答案是：偏不 记下这个艰难的过程，万一还要再来一次呢……Attention： 本文使用的<em>caffe</em> windows环境配置为： VS2015+CMake3.7.2+Pyth
- caffe安装所需nuget依赖库,配合VS2013+微软caffe使用
- windows-<em>caffe</em>安装所需nuget包(太大，分两部分上传),配合VS2013+微软<em>caffe</em>使用。
- Caffe-SegNet安装笔记
- 一、安装 1. 下载SegNet：https://github.com/alexgkendall/<em>caffe</em>-segnet 2. 解压 3. 因为它是给予<em>caffe</em>实现的，所以先编译过程和要求与<em>caffe</em>相同 （1）安装通用依赖： sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopen...
- 图文讲解caffe配置（Windows官方版本+win7+VS2013）
- 图文讲解<em>caffe</em>配置（Windows官方版本+win7+VS2013）
- 在VS2013下编译caffe-windows,并加载已经训练好的caffemodel做图像分类
- 本人是深度学习小白，最近在做windows下的<em>caffe</em>图像分类，虽然网上也有许多相关的资料，但是对于小白来说，仍然遇到了许多波折，费了很大功夫终于调通，简直开心到飞起。所以在这里总结回顾这两三周的工作，记录一下详细过程和遇到的问题，同时也为了可以让和我一样的小白少走一些弯路。废话不说了，下面开始正题。 主要参考链接： http://blog.csdn.net/shakevincent/arti
- CAFFE学习笔记（三）在VS2013下生成需要的exe文件
- 如我们所知，CAFFE_ROOT下有一个文件夹叫tools，里面中有许多cpp文件，它们各自有其不同的功能。但是很显然，当我们要完成某样工作时，我们是不能直接用cpp文件的，只能用exe文件。如何利用这些cpp文件生成exe文件呢？这就是本次博客的主题。请记住，一大堆繁琐的配置不是目的，我们的目标是成功compile和build文件夹tools中的cpp文件，以生成所需要的exe文件。
- VS2013配置caffe，调用caffe库
- 使用VS2013配置<em>caffe</em>，前提是已经有编译好的<em>caffe</em>库。（CPU、Release版）1、新建VS2013工程，解决方案配置改为Release2、项目右键-&gt;属性3、在VC++目录-&gt;包含目录中，加入:D:\<em>caffe</em>-master\include D:\NugetPackages\boost.1.59.0.0\lib\native\include; D:\NugetPacka...
- caffe安装依赖库以及编译vs2013
- 安装软件包括原始<em>caffe</em>，<em>vs2013</em>,以及支持<em>caffe</em>的NugetPackages，安装很多次了，均可用
- Windows 7+VS2013将caffe编译成动态链接库并进行调用
- 电脑系统：win7旗舰版 VS2013 显卡计算能力太差，所以只考虑编译CPU版本。 第一步 下载Windows<em>caffe</em> 目前<em>caffe</em>的Windows版本主要有两个不同来源，1、成电happynear的个人编译版本，地址： https://github.com/happynear/<em>caffe</em>-windows 该版本还在持续更新，目前只适用Visual Studio 2015, CUDA
- 转载：Win10使用VS2017安装Caffe详细总结
- 链接地址如下，写的敲详细，亲测可行！！！ https://blog.csdn.net/fengtaoO08/article/details/83023428 （如果不想经过自己下源码编译痛苦的过程，可以点这里去下载编译好的包）...
- （最新教程）基于Windows7+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习
- 刚刚进入深度学习的这个坑，听说深度学习都用<em>caffe</em>这个框架，就马不停蹄的去<em>搭建</em><em>caffe</em>框架，结果搞了一个星期，在win7上配置的道路一波三折，在此，特写本次博客让后面进坑的朋友少走点弯路，造福社会！！本文在windows下使用visual studio2013配置关联python的<em>caffe</em>项目，看了很多很多教程，按照教程上面走还是各种错，所以索性就去了Microsoft的Github上面，按
- 在CUDA10的环境下安装支持gpu的tensorflow版本（亲测有效）
- 由于英伟达官方宣称CUDA10有着巨大的性能提升，我便迫不及待的想尝试用它来训练深度学习模型，然而现在Tensorflow的最新官方GPU版本1.12并不支持在CUDA10下的模型训练，因此便翻墙到国外论坛找材料，最终找到了可以完美适配CUDA10的tensorflow方案。具体的环境如下： NVIDIA Driver Version 411.63 CUDA Version 10...
- caffe框架文件
- <em>caffe</em>框架文件，适用于linux系统下<em>搭建</em><em>caffe</em>平台。。。。
- VS2013添加自己下载的NugetPackages
- 官网下载好package包 1：通过“Tools”（工具）|“Library Package Manager”（库程序包管理器）|“Package Manager Settings”（程序包管理器设置），接着设置如下 2：项目--管理NuGet程序包，如下： 这就是你刚添加的包
- 计算机视觉第三篇：WIN10+PYTHON3.5+ANACONDA配置CAFFE CPU
- 一、设置build_win.cmd 1、使用anaconda的注意修改图片所示 2、使用GPU加速的话 3、接着运行build_win.cmd。我的会自动安装libraries到C:\Users\lenovo\.<em>caffe</em>\dependencies\libraries_v140_x64_py35_1.1.0盘里面，没有的话要自己下载并放置到此文件夹。 4、在D:\project\c...
- vs2013和MATLAB2014b环境下运行caffe工程
- 包含属性表的话跳过第1步 1.配置：包含目录，库目录，附加依赖项。下面是属性表内容 E:\<em>caffe</em>\include;E:\NugetPackages\boost.1.59.0.0\lib\native\include;E:\NugetPackages\glog.0.3.3.0\build\native\include;E:\NugetPackages\gflags.2.1.2.1\build\
- 关于win10 64位系统下vs2013与python2.7环境下caffe的配置工作入门工作总结
- 关于win10 64位系统下<em>vs2013</em>与python2.7环境下<em>caffe</em>的配置工作入门工作总结
- vs2013编译caffe中添加*.cu文件无法编译的情况
- 在<em>vs2013</em>中添加*.cu源文件，但是vs就是不编译该文件，处理方法： 属性–》项目类型–》CudaCompile 这样，就能编译成功。
- linux服务器下基于caffe的flownet搭建
- sudo git clone 网址 要用Python2.7版本！！！要用Python2.7版本！！！要用Python2.7版本！！！ Linux的权限不太懂，反正每个命令前都要加sudo sudo vim才可以更改文件。 一、依赖库 sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get install libprotobuf-dev
- caffe-windows编译中出现的【error: MSB3721】解决办法
- （5）编译遇到的问题 【conv_layer.cu】 错误 78 error: too few arguments in function call； 【error: MSB3721】 无法打开输入文件<em>caffe</em>lib.lib 解决方法： 可以认为错误（2）（3）是由错误（1）引起的。错误（1）是在编译<em>caffe</em>lib项目是出现的，定位
- VS2015尝试编译Caffe，缺失python27.lib，
- <em>caffe</em>在GitHub上有很多的版本 最先尝试的是https://github.com/BVLC/<em>caffe</em>.git 操作步骤参考https://blog.csdn.net/thomaszhaoyc/article/details/68489299 安装了Anaconda3，因为我先装了py3.5听说前者自带3.6但好像并无大碍 安装了ninja-1.8.2 安装了cmake-3.12...
- 用caffe做了一件有♂趣♀的事——监黄器
- 哈哈，是不是有人一进来就想问训练数据哪找的。。 好吧，坐好，老司机要发车了，传送门—->用 Caffe 可以做什么好玩的 Project？,其实就是知乎上前两天看到的一个问题，有人提供了这个数据集，大家有兴趣的可以自己下下来看看，我这里就不贴了，怕被河蟹。。总之就是有10000张正常电影封面+10000张av电影封面，正好这几天临近放假，project/assignment什么的都搞完了，离回家还
- caffe windows版本 VS2013
- <em>caffe</em> windows版本 VS2013的代码，是happy'near大神的硕果
- 封装openssl的RSA轻量库C++版下载
- 可以用来签名，验证签名RSA加密的基于openssl封装好的C++库,简单易用还可以导出生成的密匙 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/ywd444455555/4357985?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/ywd444455555/4357985?utm_source=bbsseo[/url]
- 关机驱动SP_Drivers_v1.5.rar下载
- 手机关机驱动安装驱动时，提示INF中服务安装段落无 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/pywhw/7030983?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/pywhw/7030983?utm_source=bbsseo[/url]
- VC++6.0写的俄方块源代码.rar下载
- VC++6.0写的俄方块源代码 VC++6.0写的俄方块源代码 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/zhouqian88423/2048223?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zhouqian88423/2048223?utm_source=bbsseo[/url]
我们是很有底线的