1. 网上有3种解决方式： 1）这是GitHub的解决方法，链接：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/5343 可以看出，这个方法还是有效的。 2）执行命令： 1 sudo ldconfig /usr/local/cuda/lib64 这个感觉也还可以！！！ 3）如果上述两种方法仍然没解决，可以试
最近一年里都在深度研发网络神经技术来做大数据的事情，其实从最近自己从事研发的项目中，发现AI热潮中，有关神经网络的声音最大，然而，AI远远不止如此，神经网络技术可以自主模拟人的行为解决您需要的大数据源。我研究过各种爬虫工具（什么x车头，什么抓鱼），哪些技术都是模拟http请求，采用是原始传
1.图像分类 • 2.神经网络原理 • 1.卷积神经网络介绍 • 2.利用caffe搭建深度网络做图像分类 挑战：光照变化+形变。类内变化。 标签、预测函数，泛化能力。 如何提高泛化能力？需要用图像特征来描述图像。
由于本人深度学习环境安装在windows上，因此下面是在windows系统上实现的。 注：参照唐宇迪视频教程。仅供自己学习记录。 使用caffe训练模型，首先需要准备数据。 正样本：对于人脸检测项目，正样本就是人脸的图片。制作正样本需要将人脸从图片中裁剪出来（数据源已经标注出人脸在图片中的坐
使用anaconda3环境下的python2.7, 机器macos mojave 10.14 1.安装Xcode 首先现在app store中安装Xcode： 不然会有” framework not found vecLib “的问题出现 2.相应包安装 1.首先要安装homebrew包管理工具，在终端运行下面命令： /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw
问题好像不是那么难，但是有点玄学。 明明已经编译好了pycaffe，还是会出现两种情况： 1.import caffe时出现上面的错误 2.import成功，训练的时候又蹦出来戳你一下 对此，我采取的解决方案是重新编译一下pycaffe 怎么编译？用vs20XX去生成。 重新生成pycaffe后，在Build\x64\Releasepycaf
https://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/41694301
https://blog.csdn.net/sst___/article/details/79847697
弄了好几天，终于安装上了。全是亲身踩过的坑。 可能是我linux使用不熟练，配置过程中出现问题不知道怎么解。所以我要记录全面一点。 一、知识点-添加环境变量 在Linux里设置环境变量的方法 0查看环境变量 可以``export``查看所有的变量。可以通过``export | grep anaconda`` 筛选
多种方式安装caffe 1.Anaconda安装caffe 1.首先安装anaconda 2.创建虚拟环境（python2.7） conda create -n caffe python=2.7 anaconda 3.安装caffe # 然后下面二选一即可，安装caffeconda install -c conda-forge caffeconda install -c conda-forge/label/broken c
参考 https://blog.csdn.net/sun007700/article/details/95305982 https://www.helplib.com/GitHub/article_124433 make all -j8 报错 from ./include/caffe/layer.hpp:8, from src/caffe/layers/multi_label_sigmod_loss_laye
花费了两天配置了Flownet2.0caffe版本，记录在此，希望能帮助到更多的需要flownet2.0的小伙伴。 开始 1.Anaconda安装 首先装机成功后，或者电脑干净也行（没有其他caffe干扰，成功率高一些，我是从重新装Ubuntu16.04之后开始的），先装anaconda，如下图所示操作，等待下载完成即可。 下载完成后，
安装pycaffe 1.在caffe-master/python 下有一个requirement.txt，里面有所需要安装的所有库。 cd caffe-master/python for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done 2.CXX/LD -o python/caffe/_caffe.so .build_release/src/caffe/layers/python_laye
本篇博客主要讲述如何使用ssd在Caffe下针对自己的数据集进行finetune训练NEUDataset介绍LMDB数据集制作将数据集分为trainval和test获得trainval.txt和test.txt修改labelmap文件生成LMDB数据集使用caffe-ssd进行网络训练代码修改网络说明及修改实验结果 同时，本篇博客不会再
有没有办法限制Caffe的CPU核心使用？对于我的实例,我有一个Xeon E5-2699,我想限制Caffe使用9个内核,所以50％的CPU.大多数培训都是在GPU上完成的,我还有其他一些我想在此期间开展的工作.是否有捷径可寻？运行CentOS解决方法:我不确定如何调用caffe,但您可以使用cgroups来限制centos6及以
我已经在我的CentOS7(64位)中安装了BLAS.但是当我的使用全部在我的 ‘caffe’.它报告了一个错误： /usr/bin/ld: cannot find -lcblas /usr/bin/ld: cannot find -latlas collect2: error: ld returned 1 exit status make: *** [.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3] Error 1
转自https://blog.csdn.net/watermelon1123/article/details/82083522 前些日子因工程需求，需要将yolov3从基于darknet转化为基于Caffe框架，过程中踩了一些坑，特在此记录一下。 1.Yolov3的网络结构 想要转化为Caffe框架，就要先了解yolov3的网络结构，如下图。 如果有运行过darkne
前天跑了一下caffe-ssd模型，并在pascal voc上跑了两天，效果不错，今天突然发现caffe-ssd目录没有了，，好像莫名被删除了，于是早上重新装了一遍，下午开始摸索如何用caff-ssd跑自己的数据，一个下午时间总算摸索出来了，记录一下，方便有需要的朋友参考． caffe-ssd训练自己的数据其实挺简单的，生成
最近把一个ssd网络的net..prototxt网络结构和自己生成的hdf5格式数据一起做训练时发现经常报错，因为ssd中一些层在caffe中并没有实现，需要自己写相应的.cpp,.cu文件重新编译，比较麻烦，而大家通常训练caffe-ssd都是基于原作者公开的代码训练的，该代码中实现了这些层，于是把原作者代码
.Doxyfile" cannot be read.问题 执行如下命令: mkdir build cd build cmake .. camke过程如图: -- The C compiler identification is GNU 8.3.0 -- The CXX compiler identification is GNU 8.3.0 -- Check for working C compiler: /usr/bin/cc -- Check for working C compi
我试图在caffe中加载hdf5,它不起作用.我检查了路径,甚至能够使用viewer查看hdf文件.一切都很好,但似乎无法加载. 我使用像这样的python脚本编写hdf5,其中X和标签是numpy数组. f = h5py.File("facialkp.hd5", "w") f.create_dataset("data", data=X, compression="gzip", compress
我正在使用PyCaffe来实现受VGG 16层网络启发的神经网络.我想使用GitHub page中提供的预训练模型.通常,这通过匹配图层名称来实现. 对于我的“fc6”图层,我在train.prototxt文件中有以下定义： layer { name: "fc6" type: "InnerProduct" bottom: "pool5" top: "fc6" inner
如题，使用jupyter-notebook时，有如下代码： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # Make sure that caffe is on the python path: caffe_root = '../' # this file is expected to be in {caffe_root}/examples import sys sys.path.ins
针对 Caffe学习笔记（三）中 kaggle 数据集二分类问题生成的 list 代码 参考： Shell脚本生成图片清单 shell 的cut 命令用法 Linux Shell脚本编程－－sed命令详解 linux shell 用sed命令在文本的行尾或行首添加字符 创建一个 sh 脚本文件： vi create_list.sh 输入以下代码： #!/usr/
废话时间：想必很多人都受困于Caffe的环境，上一篇讲了如何安装CUDA，不得不用了很多管理员权限。我在第一家公司实习的时候，CUDA是放在/usr/local目录下的，大家都可以用，但自己的home目录下是空的，其他依赖包括opencv、boost等都要自己解决，且不能使用管理员权限，可能会把别人的环境搞乱。当时
