在使用Eclipse时候，仍然出现 libcuda.so 找不到的情况.....原因：cuda环境没有设置到系统环境中。方案：设置CUDA path：在bashrc中添加路径，只对当前用户产生影响。sudo gedit ~/.bashrc在最后行添加内容：export...
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2018-01-30 15:12:00
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1. 右键工程点击：Building Dependency右击：Build Customizations点击选项：CUDA 7.5 2.添加C++依赖：cudart.libkernel32.libuser32.libgdi32.libwinspool.libcomd...
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2016-07-11 18:43:00
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在一台linux上启动caffe mnist lenet程序，同时nsight调试进入cuda代码里
原创
2022-07-19 11:40:20
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因为一些原因还是需要使用别人基于Caffe的代码，但是代码比较老，默认不支持高版本的cuda或者cudnn 怎么办呢？基本上就是把最新官方Caffe BVLC的几个关键文件拿过来替换即可。 脚本如下： 然后，再编译你的caffe_xxx时，CUDA和CuDNN都用起来，都可以编译了。
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2018-05-18 16:33:00
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作为小码农的我，昨天就在装这个东东了，主要參考第一篇博文，可是过程发现非常多问题。经过反重复复，千锤百炼。最终柳暗花明。我把这个caffe给搞定了，是故，我公布出来。后之来者，欲将有感于斯文~ 本分分为四个部分，在Ubuntu上调试执行成功。第一部分：nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装
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2017-08-15 20:18:00
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官方参考：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html官方介绍是这样的：PythonThe main requirements are numpy and boost.python (provided by boo...
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2015-04-06 21:35:00
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所需环境工具：
1. Windows 10
2. VS2013
3. Windows版本的caffe工具包，地址：https://github.com/Microsoft/caffe
4. Anaconda2-4.4.0-Windows安装包，地址： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
5. CUDA8.0，地址：http
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2017-06-23 21:32:00
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第一部分，准备材料（NVIDIA官网下载）：显卡驱动àNVIDIA-Linux-x86_64-367.44.runCuda8.0àcuda_8.0.27_linux.run网址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloadsCudnnàcudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz网址：https://developer.nv...
原创
2021-07-12 10:12:04
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第一部分，准备材料（NVIDIA官网下载）：显卡驱动NVIDIA-Linux-x86_64-367.44.runCuda8.0cuda_8.0.27_linux.run网址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloadsCudnncudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz网址：https://deve
原创
2021-07-12 10:12:10
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caffe在windows上编译gpu版本堪称地狱式摧残，很难成功，但我却成功编译caffe-windows gpu版本，而且是使用cuda10.0年8月15日.
原创
2024-10-24 12:25:50
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特别感谢在学习和使用Caffe和CNN的过程中，超级大神Yanqing Jia, Eric Tzeng, Evan Shelhamer, Ross Girshick, Sergey Karayev, Sergio Gadarrama给予的帮助。 特别说明： 0. Caffe 官网地址：http://caffe.berkeleyvision.org/ 1. 本文为作者亲自实
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2022-08-08 11:30:39
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深度学习框架的配置过程真是血泪史啊，如果想把所有模块都配置好，还是要花不少功夫的，这其中肯定会有不少坑。记录下自己安装caffe的整个过程：1、检查自己电脑的配置 这一步很重要，也是最容易被忽略的。如果只是看了几个博客，就直接开始配置了，这样的话，在后面后遇到很多问题。经典的配置可能是ubuntu+cuda+cudn，但是使用cudnn
原创
2023-10-10 09:19:24
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红帽（Red Hat）作为全球领先的开源解决方案提供商，一直致力于为企业客户提供稳定、可靠的解决方案。在众多的产品和服务中，Linux 系统、Caffe 框架以及 Python 编程语言成为了红帽的重要组成部分。
Linux 操作系统一直是红帽的招牌产品，其开源、稳定、安全的特点得到了广泛的认可。红帽企业 Linux（Red Hat Enterprise Linux，简称 RHEL）是红帽为企业
原创
2024-05-16 10:42:41
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前言Ubuntu1604注意事项CUDA80安装显卡驱动安装CUDA80编译CUDA SampleOpenCV31pythonCaffe安装CaffeMNIST数据
原创
2023-08-23 09:53:05
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进入caffe/python路径下，或者将python路径添加到环境变量，输入：pythonimport caffeimport syscaffe_root='/home/program/caffe'sys.path.insert(0, caffe_root + '/python')import caffe...
原创
2022-10-13 09:49:30
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安装显卡驱动 Ubuntu 16.04 自带 nouveau显卡驱动，这个自带的驱动是不能用于CUDA的，需要卸载重装。假如你已经重装过显卡驱动则可跳过这一步。没有重装过的按照如下步骤： 首先得禁用Ubuntu自带的显卡驱动nouveau，只有在禁用掉 nouveau 后才能顺利安装 NVIDIA
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2020-07-26 15:22:00
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Caffe提供了python的接口（pycaffe），详见caffe/python文件夹。在python代码中import caffe，可以load models（导入模型），forward and backward（前向、反向迭代）， handle IO（数据输入输出），visualize networks（绘制net），instrument model solving（自定义优化方法）。所有的
原创
2021-07-12 10:07:10
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Caffe Python特征抽取
Caffe大家一般用到的深度学习平台都是这个，关于Caffe的训练通常一般都可以通过一些命令来执行，但是在deploy阶段，如果是做实际的工程，那么C++接口用得会相对比较多。但是Caffe是支持Python和Matlab接口的，所以用Python来做一些相关的特征的处理以及额外的任务比较方便这里我主要是结合了Caffe官网的例程，当然它给的例程是参照的Ipyth
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2016-11-10 11:01:00
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1.安装配置python3.5环境去官网下载python3.5，直接安装记得安装路径，然后加入Path环境我的是默认安装的，所以加入Path环境路径为：C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35\S
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2024-04-26 06:49:39
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2017年1月13日 15:46:04 这版现在不算是BVLC/caffe的官方windows分支；官方windows分支是一个叫willyd的家伙在维护的然而matlab支持还没有（感觉越搞越落后？）。编译microsoft版代码的libcaffe和matcaffe后，matcaffe运行到net
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2017-01-13 15:51:00
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