ubuntu14.04/16.04 下安装 caffe

本文详细介绍如何在Ubuntu 14.04/16.04系统中安装Caffe深度学习框架。从安装所有依赖包开始,通过使用apt-get命令进行配置,再到下载源码并进行编译,最后对Makefile.config文件进行必要的修改以支持纯CPU运行。

在ubuntu14.04/16.04 系统中,caffe所有的依赖包都可以通过 apt-get 搞定

执行下列命令

$ sudo apt-get install git

$ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler

$ sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

$ sudo apt-get install libatlas-base-dev

$ sudo apt-get install python-dev

$ sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

 

接着下载caffe 源码

$ git clone https://github.com/bvlc/caffe.git

$ cd caffe/

$ mv Makefile.config.example Makefile.config


若只使用cpu,怎修改maleficent.config文件,将  # CPU——ONLY :=1 ,前的#去掉,表示caffe 编译时仅支持CPU


接下来,在Makefile.config文件的第85行,添加 /usr/include/hdf5/serial/ 到 INCLUDE_DIRS,也就是把下面第一行代码改为第二行代码。
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include
INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/

在Makefile文件的第173行,把 hdf5_hl 和hdf5修改为hdf5_serial_hl 和 hdf5_serial,也就是把下面第一行代码改为第二行代码。
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_hl hdf5
LIBRARIES += glog gflags protobuf boost_system boost_filesystem m hdf5_serial_hl hdf5_serial

最后编译文件   $ make -j

简单明了


make -j 出现错误时 , 请使用make -j4

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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