Python对版本的对应即为苛刻,笔者第一次安装时遇到了很多坑,比如无法将proto文件转换成py文件,转换了之后文件无法使用,网上各种各样的解决办法都没有讲到重点.其实会出现各种各样的问题是由于版本没有对应--python版本.protobuf库的版本.protoc.exe的版本必须完全一致. 一.安装protoc.exe(版本3.6.1) 下载地址 https://pan.baidu.com/s/12rWYAet3fhz2rUTtrrKM0w,提取码:w987 (1)protoc.exe 放

本文并不给出"编写一个c++代码,然后编译为.so文件,然后在python中引入"的hello world,需要的请参考:http://www.oschina.net/question/437227_124449 本文意在强调,python的import,引入的不仅是.py(以及.pyc)文件,还可以引入.so文件 首先明确下,python的模块,是指:一个包含若干.py文件的目录dir,并且包含一个__init__.py(内容可以为空,但不能不存在这个文件) 然后,当你需要使用这个目

caffe的编译配置真的是很让人头疼啊,不知道试过多少次了~~~ 重装系统了七八次,搞得linux的一些常用命令倒是很熟悉了~~~ 我有洁癖~~~某一个点上出了错,我一定要把它搞好了,再重新来一次,我怕会因为某一点的小错误会影响到其它重要的地方...(有同感的默默在心里举个爪~~~^_^~~~) 又折腾了好几次,参考了很多的博客,总结出一整套的安装配置流程! 开始: 0.先行设置系统软件源更新,以及目录设置 网络无问题即可,不用太纠结 更新sources.list,我使用的是ipv6校园网,用清

caffe的配置过程 转:http://blog.csdn.net/brightming/article/details/51106629   版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载!转载请写明原文链接出处! 这篇文章可参考:http://www.cnblogs.com/cj695/p/4498270.html下载caffe拷贝Make.config.example Make.config修改Make.config 取消注释cpu-only,注释掉cuda相关的-----------------

root@k-Lenovo:/home/k# sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler root@k-Lenovo:/home/k# sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev root@k-Lenovo:~# sudo apt

Java http://code.google.com/p/protobuf-java-format/ maven <dependency> <groupId>com.googlecode.protobuf-java-format</groupId> <artifactId>protobuf-java-format</artifactId> <version>1.2</version> </dependency>

pycaffe简明文档 by ChrisZZ, imzhuo@foxmail.com 2018年01月18日19:00:56 说明 caffe的python接口没有官方说明文档,例如查看一个函数的用法,pytorch能查到所有的用法,而pycaffe则需要自行去查看源码.于是手动写了一个很粗糙的文档,凑合看了. 1.主要根据caffe_root/python/caffe目录下的__init__.py和_caffe.cpp来手动生成. 2.以及caffe_root/python/proto/caf

步骤简述: 1.安装GPU驱动(系统适配,不采取手动安装的方式) 2.安装依赖(cuda依赖库,caffe依赖) 3.安装cuda 4.安装cudnn(只是复制文件加链接,不需要编译安装的过程) 5.安装caffe 6.安装pycaffe 7.安装matcaffe  获取资源 cuda8.0 , cudnn ,caffe-master (暂未提供,网上下载) caffe-master:  git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 1.安装GPU(系统

第一章 引言 在ubuntu16.04安装caffe,几乎折腾了一个月终于成功;做一文章做纪要,以便日后查阅.总体得出的要点是:首先,每操作一步,必须知道如何检验操作的正确性;笔者的多次失误是因为配置错误,但疏于检查引起;当然有些错误是ubuntu本身的bug;笔者不知,只能来来回回‘鬼打墙’直到某日发现;另一个经验只谈是对每一个支撑尽量知道它是用来干什么的,多百度几下没有坏处;最后一个经验是,对系统的基本结构要要框架了解,比如,通过apt-get的软件放在哪里,通过make install的软

配置和运行 MatchNet CVPR 2015 GitHub: https://github.com/hanxf/matchnet 最近一个同学在配置,测试这个网络,但是总是遇到各种问题. 我也尝试了一下,结果也是一堆问题. 这里记录一下. 问题1.  ImportError: No module named leveldb wangxiao@AHU:~/Downloads/matchnet-master$ ./run_gen_data.sh Traceback (most recent ca

>>> import caffeTraceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/home/wangxiao/Downloads/project/caffe-master/python/caffe/__init__.py", line 1, in <module> from .pycaffe import N

一.下载matlab 1 sudo mkdir /media/matlab 2 sudo mount -o loop [path]MATHWORKS_R2014A.iso /media/matlab 3 cd /media/matlab 4 sudo ./install 选择“使用安装文件密钥”,输入“12313-94680-65562-90832”出现“激活MATLAB”的选项,勾选,点击下一步,选择“不使用Internet手动激活”,然后选择 “输入许可证文件的完整路径(包括文件名)”,浏览

严正声明: 在linux下面使用命令行操作时,一定要懂得命令行的意思,然后再执行,要不然在不知道接下来会发生什么的情况下输入一通命令,linux很有可能崩掉. 因为在linux下面,使用sudo以及root权限时,是可以对任意一个文件进行操作处理的,即使是正在使用的系统文件. caffe中出现下面这些问题说明在安装过程中有一些步骤没有按照官网说明来,如果按照官网说明一步步安装,一般会一次性通过. Caffe编译问题及解决方案汇总: 在编译caffe代码时,之前的各种错误会显现出来,这时候会出现各

问题描述 ~/Downloads/caffe$ python Python (default, Dec , ::) [GCC ] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import caffe Traceback (most recent call last): File , i

参考网址:http://www.cnblogs.com/empty16/p/4828476.html 严正声明: 在linux下面使用命令行操作时,一定要懂得命令行的意思,然后再执行,要不然在不知道接下来会发生什么的情况下输入一通命令,linux很有可能崩掉. 因为在linux下面,使用sudo以及root权限时,是可以对任意一个文件进行操作处理的,即使是正在使用的系统文件. caffe中出现下面这些问题说明在安装过程中有一些步骤没有按照官网说明来,如果按照官网说明一步步安装,一般会一次性通过.

简单模块化 import 最好在最顶端 sys.path.append("..")表示把当前程序所在位置向上提了一级 在python3规范中,__init__.py并不是必须的. 文件结构: . ├── utils │ ├── util.py │ └── class_util.py ├── src │ └── sub_main.py └── main.py # utils/utils.py def get_sum(a, b): return a + b # utils/class_ut

faster-rcnn提出论文: <Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks> faster-rcnn 的算法详解可看这篇博文(清晰易懂,良心博文!): http://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51152614 faster-rcnn Python版本源码地址:https://github.com/rbgirshic

上午把tensorflow安装好了,下午和晚上装caffe的确很费劲. 默认CUDA,cuDNN可以用了 caffe官方安装教程 有些安装顺序自己也不清楚,简直就是碰运气 1. 安装之前依赖项 General dependencies sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get in

第一部分:参考一下内容.将sudo 替换成zypper即可. --------------------------------------------这部分参照以下官网内容------------------------------------------------------------------------------- RHEL / Fedora / CentOS Installation General dependencies sudo yum install protobuf-d

grpc介绍 grpc是谷歌开源的一套基于rpc实现的通讯框架(官网有更完整的定义).在搞懂grpc之前,首先要弄懂rpc是什么.下面是自己理解的rpc定义,若有不对,望指出: rpc官方称为 远程过程调用 .我这里理解为远程函数调用,即一个本机程序调用另一个机器的程序中的某个函数.因不是同一机器调用,故需要远程访问操作. 与远程过程调用相反的则是"近程过程调用"(哈哈,自己乱起的).其实就是实现和调用都在同一个机器的程序中.比如,学过面向对象语言的(如java)可以解释为:一个类中实

步骤一. 从github上下载(克隆)安装包 1.1 在你要安装的路径下 clone 此处我直接安装到home目录,执行: ~$ cd ~ 2 :~$ git clone https://github.com/BVLC/caffe.git #开始clone ~$ git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 等待下载结束,下载结束后在你的home路径下会存在,caffe文件夹.接下来进入caffe并开始配置caffe,配置如下 sudo cp Makef