Tensorflow-Caffe学习之路(一)Windows Anaconda3安装Caffe环境

本文详细记录了在已安装Anaconda3及Tensorflow的环境下,安装配置Caffe环境并进行SegNet神经网络学习的过程。包括创建Caffe环境、下载Caffe包、配置环境、使用PyCharm创建工程及测试验证。

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在本文之前,本机器已经安装了Anaconda3以及Tensorflow了
本篇文章主要记录在以上环境下安装Caffe环境进行segnet网络等神经网络学习

第一步:打开Anaconda PowerShell,输入命令创建Caffe环境

conda create --name Caffe python=3.7.4

在这里插入图片描述
第二步:然后他会提醒你输入切换环境的命令

conda activate Caffe

切换环境后,前缀变成了这样
在这里插入图片描述
第三步:获取Caffe包文件

从github下载zip包啦

下载之余……唠唠如何才能很快速下载一个github的工程zip包,为了响应国家净网政策,作为良好青年的我是不会去使用科学上网出去国外网站的(主要因为就为了个github的下载买个国外的服务器不值当,我又不逛油管)

首先你得先去码云注册一个账号,点创建仓库,拉到最后,看到一个导入已有仓库,填写github链接,等码云复制完成了你就可以从国内服务器光速下载github的工程文件压缩包了,有些工程大一点的码云会复制比较久,大家耐心等待下。

将下载的压缩包里的\caffe\python\caffe的文件夹
拷贝到…\Anaconda3\envs\caffe\Lib\site-packages目录下

第四步:使用pycharm创建一个以caffe为环境的工程

怎样创环境工程我这里Tensorflow本地环境搭建有说过,与tensorflow环境的创建工程类似,这里就不叙述了

第五步:测试

import caffe

不报错就是成功啦

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