caffe环境的配置 win10 + vs2015 + cuda8.0 + cudnn5.1

https://www.cnblogs.com/zy230530/p/6626227.html

【caffe 深度学习】7. win10 caffe gpu版本安装

1.准备好NVIDIA的显卡，下载安装CUDA  我这里是1060的显卡下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal安装好之后把CUDA安装目录下的bin和lib\x64添...

【CUDA】CUDA9.0+VS2017+win10详细配置

  CUDA9.0是目前最新的Cuda版本，VS2017也是目前最新的Visual Studio版本，当前（2017/09）网上很少有CUDA9.0+VS2017的配置。  为什么非要用CUDA9.0呢？因为CUDA8.0是与VS2017不兼容的，就是说如果想用CUDA8.0，必须使用VS2015以下的VS版本。好消息是CUDA9.0开始兼容VS2017，以后CUDA9.0+VS2017将会成为一...

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...

win10+gtx860m安装CUDA 9.0安装到最后显示NVIDIA安装程序失败。

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windows10+cuda8.0+cudnn5.1+vs2013下编译caffe

====2017/11/26更新============ 遇到这种情况，就是什么error MSB4062 未能XXXXX处理（参考http://blog.csdn.net/louzhengzhai/article/details/73180178）比如我是glog出错了。进入路径 H:\NugetPackages\glog.0.3.3.0\build\native 打开 glog.pr

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...

[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...

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...

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

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......）

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>

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 ...

VS2013配置Caffe卷积神经网络工具（64位Windows 7）——建立工程

2014年4月的时候自己在公司就将Caffe移植到Windows系统了，今年自己换了台电脑，想在家里也随便跑跑，本来也装了Ubuntu可以很方便的配置好，无奈在家的风格是“娱乐的时候抽空学习”，所以移植到Windows还是很有必要的。但是，公司禁止将公司内部资料带出，很多地方又都忘记了，周末磨了一天终于移植完，本篇为记录将Caffe移植至Windows7 x64系统下的一些关键步骤。

【深度学习】笔记13 win10+cuda7.5+caffe+vs2013环境搭建(GPU版本)

*************************************************************************************************************************************** 【1】安装VS2013,下载一个VS2013的镜像，直接下一步下一步就可以了 *************************

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）...

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） ...

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

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...

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

windows下python27配置caffe接口（亲测可用）

转载自： https://blog.csdn.net/fuwenyan/article/details/70889279   配置电脑情况： windows7 64位，无GPU，anaconda2,  python2.7,  VS 2013 之前已经成功安装并配置了VS2013+<em>caffe</em>，在此基础上想用python import <em>caffe</em>。 之前的配置过程请参照：【<em>caffe</em>-Win...

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

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

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

Win 10 安装 cuda 莫名安装失败？

从安全模式启动（参见这里）。在c盘的Program Files和Program Files(x86)两个文件夹中分别删除NVIDIA Corporation和NVIDIA GPU Computing Toolkit文件夹。正常模式重启，重新安装即可。...

libboost_system-vc120-mt-1_61.lib

libboost_system-vc120-mt-1_61.lib，<em>caffe</em>，windows，<em>vs2013</em>

libboost_filesystem-vc120-mt-1_61.lib

libboost_filesystem-vc120-mt-1_61.lib，<em>caffe</em>，windows，<em>vs2013</em>

Win10下搭建Vs2017+CUDA开发环境

Win10下<em>搭建</em>Vs2017+CUDA开发环境         最近开始进行机器学习相关的学习，TensorFlow下CPU的计算速度实在是不理想，需要引入CUDA对于GPU的支持，由于已经有了的Vs2017的环境，在此基础上安装CUDA9.1版本碰到了一些小问题，在此跟大家分享其中的一些坑。        CUDA可以在NVIDIA官网根据自己的操作系统以及需要的版本进行下载，下载后在安装的过程...

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...

Windows7上使用VS2013编译Caffe源码(不带GPU支持)步骤

Windows7上使用VS2013编译Caffe源码(不带GPU支持)步骤！

HttpWatch7.0汉化版，win10可用。

W10和HttpWatch兼容版 httpwatch win10<em>报错</em>如何办 HttpWatchPro

Windows玩转Caffe（一）：Win10+VS2013+Caffe配置详解【附：多图】

人工智能AI如火如荼，其利器TensorFlow和Caffe也火了，为何选择Caffe，请看大神怎么说：http://blog.csdn.net/wemedia/details.html?id=38193 Linux下玩AI轻车熟路，Windows下照样可以玩得很6，请看小白神操作： 上干货 ->- 1. 下载<em>vs2013</em>，安装 http://download.microsof

VS2013调用caffe新建自己的工程详细过程

VS2013调用<em>caffe</em>新建自己的工程详细过程 在windows上编译好<em>caffe</em>之后（纯CPU），很多人都会存在这样的问题，我该如何去调用编译好的<em>caffe</em>来新建自己的工程开发自己的应用呢，这个问题折腾了一下午，终于成功实现了在自己新建的工程中调用编译好的<em>caffe</em>，下面就记录一下，新建VS2013工程实现<em>caffe</em>的具体过程。 一、Windows下编译好<em>caffe</em> 这里不具体叙述编

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）。

caffe vs2013可直接编译 part2

<em>caffe</em> <em>vs2013</em>可直接编译 part2

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

caffe vs2013可直接编译 part1

<em>caffe</em> <em>vs2013</em>可直接编译 part1

libboost_date_time-vc120-mt-1_61.lib

<em>caffe</em>,windows,库，<em>vs2013</em>， libboost_date_time-vc120-mt-1_61.lib

【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...

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

Ubuntu 17.04+CUDA9.0+Cudnn7+Opencv3.3.1+Caffe安装

Ubuntu 17.04下CUDA9.0+Cudnn7+Opencv3.3.1+Caffe配置与安装图文流程。

使用VS2013编译Caffe源码(不带GPU支持)步骤

1.      从https://github.com/BVLC/<em>caffe</em>/通过git clone下载<em>caffe</em>源码,master分支,版本号为09868ac：$ git  clone https://github.com/BVLC/<em>caffe</em>.git ； 2.      先使用cmake-gui构建生成<em>vs2013</em>工程，发现有很多错误，提示缺少各种依赖库，根据错误提示，分别编译各种依赖库，下

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

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...

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。

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...

Windows+VS2013爆详细Caffe编译安装教程

Windows下面安装配置Caffe

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

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...

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 vs2013可直接编译d part3

<em>caffe</em> <em>vs2013</em>可直接编译d part3

caffe-windows

<em>caffe</em>-windows，支持<em>vs2013</em>,vs2015，在windows下安装<em>caffe</em>

caffe windows版代码

<em>caffe</em> 在windows下VS2013中运行的代码。

VS2013加载caffemodel做图像分类

如何在C++程序中调用Caffe做图像分类？<em>caffe</em>本身就是用c++实现的，python和matlab才是额外的接口。c++使用<em>caffe</em>只需#include相应的头文件，按照API文档写就是了。另外，可以参考./tools/<em>caffe</em>.cpp或者extract_features.cpp的实现。修改classification.cpp代码右键<em>caffe</em>lib，添加新建项classificatio...

我的AI之路(10)--如何在Linux下安装CUDA和cuDNN

      这些天很忙有些时间没上来写东西了，怕时间久了忘记遇到过的各种错误及解决办法的细节，今天周末来补上前面没做完的功课。     前面说过，需安装什么版本的CUDA和cuDNN取决于你安装的Tensorflow GPU版本对应支持到了哪个版本的CUDA，Tensorflow1.8仍只支持到了CUDA9.0，所以你盲目下载最新的CUDA9.2安装的话，后面你安装gpu版Tensorflow后...

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...

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...

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

Windows下用VS2013加载caffemodel做图像分类

本文假设你已经安装CUDA，CUDA版本是7.5。 1.编译<em>caffe</em>的Windows版本 happynear的博客已经介绍了如何在windows下编译<em>caffe</em>，这里把我自己编译的过程记录下来，也算是做做笔记，方便以后查看。 1.1下载<em>caffe</em>-windows-master 下载地址：<em>caffe</em>-windows-master 1.2下载第三方库 下载地址：3rdpa

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

CUDA10安装,配合使用VS2017

1.安装新版CUDA前先卸载旧版本CUDA,否则会有莫名其妙的错误 到控制面板里去找卸载软件，除了图形/声卡驱动和PhysX之外，带有Nvdia和8.0字样的全都卸载即可 https://blog.csdn.net/zongza/article/details/83351582 https://blog.csdn.net/shuiyuejihua/article/details/787386...

真实机下 ubuntu 18.04 安装GPU +CUDA+cuDNN 以及其版本选择（亲测非常实用）

ubuntu 18.04 安装GPU +CUDA+cuDNN ： 目前，大多情况下，能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境<em>搭建</em>过程，博主就目前自身实验室环境进行分析，总结一下安装过程。 1.实验室硬件配置（就需要而言）：         gpu : GeForce titan xp   12G 显存         内存： 6...

Ubuntu18.04 LTS下Caffe-GPU版本安装常见错误

该博客中的问题主要来源于博客：Ubuntu18.04LTS下安装 Caffe-GPU版本及安装 Anaconda3 +Python3.6 ++ Pycharm + Minist例子教程（超详细）   错误1：  安装cuda时出现以下错误： The followingpackages have unmet dependencies:  cuda : Depends: cuda-9-0 (...

【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>

ubuntu18.04 安装NVIDIA显卡驱动与 cuda10 环境

目录前言首先说一下显卡驱动安装<em>cuda10</em> 环境环境配置测试 前言 由于我是win10+ubuntu18.04双系统，并且安装的是<em>cuda10</em>环境， 所以踩了不少坑，网上能搜到的教程，基本上都解决不了我的问题。在这里记录一下我最终的解决办法。 首先说一下显卡驱动 千万千万别去英伟达官网下载显卡驱动，我的显卡是gtx1080，然后在官网查到的驱动版本号并不是最新的。 其次，不要使用任何命令去安装...

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

win10caffe架构的NugetPackages依赖库下载

从百度云盘上下载后复制NugetPackages至<em>caffe</em>根目录下即可

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-ssd版本在windows 10下环境搭建及模型训练

1.配置环境 系统：windows 10 64位 GPU：GTX1080 CUDA：9.0 cudnn：7.0 Python：Anaconda 2.7 version 编译：Visual Studio 2013 2.安装CUDA和cudnn CUDA可以直接在官网下载，并按照安装程序一步步默认即可 cudnn官网下载之后解压会有一个cuda文件夹，解压即可 CUDA各个版本下载...

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。。。。

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。

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

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 minis model

<em>vs2013</em> + <em>caffe</em> + cpu 训练的minist模型，Windows 10 。

caffe windows版本 VS2013

<em>caffe</em> windows版本 VS2013的代码，是happy'near大神的硕果

环境配置6-Win10下安装CUDA和cuDNN，配置caffe

到官网下载相应的安装包，cuDNN为lib库，需要先注册NVIDIA账号。https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivehttps://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive1-cuda下载好后，直接按照默认选项安装。2-cudnn下载后解压（比如解压后为C:\cuda\），会有bin、inc...

W10系统下用Anaconda装tensorflow你想不到有多简单，用时不到10min

     我曾在Ubuntu系统下装过很多次tensorflow，成功过也失败过，总是遇到不同的问题，只好碰运气了。以前在<em>w10</em>系统也装过tf(tensorflow),但是也总是出现错误，昨天重新安装了<em>w10</em>系统，想再尝试一下用<em>w10</em>安装tf，结果不到十分钟就安装成功了，特此为大家分享一下最简单的安装步骤：下载适合自己系统的anaconda版本的安装文件，比如我的：     2.点击安装     ...

Windows10下配置matlab的caffe架构接口(只用CPU)

在学习MTCNN的过程中有使用<em>caffe</em>架构的需要，由此参考了许多博客写了这篇笔记。前提条件准备：Microsoft Visual Studio Ultimate 2013或者 Microsoft Visual Studio  2015 （都可以）；<em>caffe</em>-windows，下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_37310257/10467572可...

【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

WINDOWS+VS2013下生成caffe并进行cifar10分类测试

1.下载<em>vs2013</em>，安装 http://download.microsoft.com/download/0/7/5/0755898A-ED1B-4E11-BC04-6B9B7D82B1E4/VS2013_RTM_ULT_CHS.iso   2.下载<em>caffe</em>源代码，解压 https://github.com/Microsoft/<em>caffe</em> 将<em>caffe</em>-master/w

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。

基于 vs2013 + caffe 的 人脸图像 vgg 特征提取

安装<em>vs2013</em> 略 安装CUDA+cuDNN 网上关于<em>caffe</em>配置GPU的很多，这里再次略过。后面按照cpu的说。 下载<em>caffe</em>按照cpu编译 微软版<em>caffe</em>下载地址： https://github.com/Microsoft/<em>caffe</em> 编译思路：先将lib<em>caffe</em>设为启动项进行编译。编译过程中会<em>报错</em>。原因是math_functions.cpp文件编码问题，只需将math_fun

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

VS2013中文版

VS2013中文版支持windows10,解压可用。。

VS2013配置Caffe卷积神经网络工具.pdf

详细介绍在win7（x64）系统环境下，在VS2013中，配置Caffe，<em>搭建</em>DeepLearning学习框架。另外，对于配置过程中需要的各种组件，均给出了下载地址链接。

语义分割学习笔记（一）——SegNet 配置与训练

1 配置 1.1 资源下载与参考  SegNet版本<em>caffe</em>：         https://github.com/alexgkendall/<em>caffe</em>-segnet           https://github.com/TimoSaemann/<em>caffe</em>-segnet-cudnn5 参考：       项目主页：http://mi.eng.cam.ac.uk/projects

win10下caffe安装教程

安装<em>caffe</em>前提要求：电脑系统win7,8,10都可以；显卡只有N卡可以用Cuda，利用GPU加速，非N卡就利用CPU就好；此外需要用matlab或python（推荐）编程的再下载对应软件。 1.安装cuda和cuDNN（无CPU则无需安装） 由于我所使用的编译器是VS2017，故只能安装CUDA 9.0以上版本。（CUDA8.0是与VS2017不兼容的，就是说如果想用CUDA8.0，必须使...

VS2013配置Caffe卷积神经网络工具（64位Windows 7）——准备依赖库

2014年4月的时候自己在公司就将Caffe移植到Windows系统了，今年自己换了台电脑，想在家里也随便跑跑，本来也装了Ubuntu可以很方便的配置好，无奈在家的风格是“娱乐的时候抽空学习”，所以移植到Windows还是很有必要的。但是，公司禁止将公司内部资料带出，很多地方又都忘记了，周末磨了一天终于移植完，本篇为记录将Caffe移植至Windows7 x64系统下的一些关键步骤。第一步先看看这老些依赖库怎么搞。

新版caffe FCN的使用教程

引言FCN的出现，大幅度改变了近两年来的CNN方向。之前我曾写过<em>caffe</em>版本FCN的使用。最近做实验正好要用到FCN，发现FCN的code已有较大改动。因此，记录一下新版FCN的使用和需要注意的地方。新版FCN的更新内容FCN的实现是<em>caffe</em>-future，现在主要的函数也已经合并到官方版本的<em>caffe</em>中。而FCN的训练测试代码在此处下载。总的来说，让大家对于FCN的使用更加简便，而无需自己将太

Caffe学习4-利用caffe.proto自定义自己的网络

利用<em>caffe</em>.proto自定义自己的网络利用<em>caffe</em>proto自定义自己的网络 先不急让我们来看一下<em>caffe</em>proto里面都是些什么 让我们把<em>caffe</em>proto用起 后记 <em>caffe</em>.proto存放在src/<em>caffe</em>/proto/目录下，建议读者能够打开它，跟着这篇教程，学会如何把它用起来（很多人都说要看，反正才一千三百多行是吧…小编我看了两百行就想睡觉了，关键是看了还容易忘，所以小编的建

Win平台安装Docker

本博客写于2017-04-27 09：52， 对版本不一致而导致的结果不准确的问题表示抱歉。

caffe python error: No module named google.protobuf.internal

解决Windows下<em>caffe</em> Python<em>报错</em>：Import Error No module named google.protobuf.internal.

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