make caffe-0.999遇到的问题

最新推荐文章于 2024-08-14 17:11:04 发布
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#ubuntu14.04 #caffe

本文记录了在运行R-CNN过程中遇到的C++Protobuf错误及其解决方案，详细介绍了如何解决makecaffe后makematcaffe时出现的问题，并指出了matlab版本可能带来的影响。

跑R-CNN遇到的错误

具体 是 make caffe 后 make matcaffe 遇到的问题：

C++ Protobuf Error google::protobuf::internal::kEmptyString Error

 

配置问题：

protobuf 2.5.0

matlab R2013b (笔者就是matlab版本不对，折腾了很久)

MATLAB调试caffe,在MATLAB下调试Caffe
weixin_42314846的博客
03-18 1093
Caffe本身是C++、CUDA语言编写的。在调试模型、参数时，根据运行log、snapshot很难实时反馈当前训练的权值情况，也难以捕捉算法存在的bug。MATLAB则是非常适合算法设计、快速迭代的利器，只需要做少量工作就能编写出复杂的算法，调试非常方便，位于workspace中的变量随时都能打印，无论是一维、二维还是三维数据，都能直观显示，从而有利于定位算法设计问题，减少调试时间。Caffe中...
Caffe 源码 - BatchNorm 层与 Scale 层
长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
12-19 1万+
batch norm layer & scale layer 简述 Batch Normalization 论文给出的计算： 前向计算： 后向计算： BatchNorm 主要做了两部分： [1] 对输入进行归一化，xnorm=x−μσxnorm=x−μσx_{norm} = \frac{x - \mu}{\sigma}，其中， μμ\mu 和 σσ\sigma 是...
r-cnn+caffe-0.999+GTX1080
小光头摸摸摸摸的博客
09-29 5509
rcnn在GTX1080上的实现
rcnn安装配置，完美解决caffe不兼容问题
Dachao_Xu的博客
12-23 4624
之前因为之前博客先装caffe版本不能兼容rcnn，下载caffe v0.999版本也出现来编译不能通过的情况。 现在的解决办法还是使用caffe v0.999版本，之所以出现编译不过的问题。是因为未有找到全局变量signbit 那么这个全局变量在哪呢？ 在/home/xc/rcnn/external/caffe/include/caffe/util/math_functions.hpp里的
caffe不同版本下载及编译出现的错误的解决方案
jiao_mrswang的博客
09-12 453
https://github.com/BVLC/caffe/releases（caffe不同的版本下载） caffe-0.999版本+matlab接口编译的命令为： make all make test make runtest（runtest成果会报有两个测试选项未通过测试的错误，这个错误忽略不计） make matcaffe caffe-0.999版本的caffe+matlab编译...
ubuntu16.04+cuda8.0（GTX1080）+caffe安装
小光头摸摸摸摸的博客
07-30 7330
ubuntu16.04安装比14.04顺利很多，之前14.04的那篇删除了（真是对不起，评论未回复的可以在这片下面继续探讨），因为出了错误，所以换了系统重新安装，也感谢各位大神的帮助。
[caffe笔记001]：caffe依赖库安装（非root）
Kevincc的专栏
12-02 5187
caffe介绍 caffe安装 1 caffe版本选择 2 依赖库安装 21 有root权限 22 非root权限 [========]1. caffe介绍caffe是一个训练卷积神经网络的工具，其能够非常好的支持CNN，最新版本整合了RNN。caffe提供python和matlab的借口，能够简单有效地进行编程和使用。2. caffe安装2.1 caffe版本选择 官网版本 版本随时更新 ht
caffe-0.999.tar.gz_人工智能/神经网络/深度学习_LINUX_
08-10
"caffe-0.999.tar.gz"这个文件是一个归档文件，其中包含了Caffe框架的源代码和其他相关资源。 Caffe的主要特点包括： 1. **速度**：Caffe以其高效的计算性能而闻名，它采用C++编写，同时提供了Python和Matlab接口...
caffe CPU模式下训练速度很慢
keep forward, go, go, go
04-19 2842
前面提到了利用caffe训练模型时，只用单个CPU核的问题，通过openblas的方式解决了，但即使多个核用上了，但速度还是超级慢。就目前使用的网络而言，1min只能跑30 iter（1个iter 128个样本），即30*128 = 3840 样本/min, 为什么如此之慢呢？是不是代码出了问题，或者哪里的设置不对？尝试和lenet进行对比，利用8核CPU根据lenet训练mnist，大概8min...
使用Intel NCS算力棒 安装部署记录 VirtualBox With Ubuntu16.04 Source Aliyun
夜澜偶作庄周梦 酒后聊为楚客狂
12-08 3653
安装环境：VirtualBox  操作系统：Ubuntu 16.04 Desktop 注：VirtualBox需要安装扩展包，后面需要用到USB3.0 1、安装ubuntu，安装完毕后ubutu系统中切换镜像源，如切换成阿里云等，开始升级ubuntu sudo apt-get update sudo apt-get upgrade #deb包 deb http://mirrors.aliy...
Caffe学习笔记（6）----matlab接口的编译。。泪千行
weixin_30333885的博客
05-04 226
matlab接口的编译真是泪千行。。。本来我是不用matlab的 ，但是带我的师兄只用matlab，为了学习他的程序我不得不编译接口。。。 make matcaffe之后一开始就出现了gcc版本不合的问题，这个我猜大部分人都遇到过 目前caffe只支持4.7版本 因此我们要降级gcc和g++ 我用的就是这位博主的方法，查了很多其他的方法都没用。。。各位看官可以去围观一波。。这个方法我用...
深度学习（六）caffe入门学习
hjimce的专栏
10-06 5万+
本文主要讲解caffe的整个使用流程，适用于初级入门caffe，通过学习本篇博文，理清项目训练、测试流程。初级教程，高手请绕道。 我们知道，在caffe编译完后，在caffe目录下会生成一个build目录，在build目录下有个tools，这个里面有个可执行文件caffe，如下图所示： 有了这个可执行文件我们就可以进行模型的训练，只需要学会调用这个可执行文件就可以了，这便是最简单的caffe学习，不需要对caffe底层的东西懂太多，只需要会调参数，就可以构建自己的网络，然后调用这个可执行文件就可以进行训练
RCNN的下载及安装
青山牌洗衣机的博客
01-11 3282
RCNN是RBG(Ross B.Girshick)大神发明的基于CNN分类的目标检测方法。它不同于detection问题传统的DPM(Deformable parts models)使用回归的方法，而是用region proposal得到图像局部区域，然后用cnn得到区域feature，再在feature上分类判断属于哪类object。 我尝试配置了RCNN并用demo进行实验，步骤如下
利用caffe训练网络的步骤
三石的专栏
05-06 3013
0：将图片设置好标号（从0开始的连续自然数） 1：首先需要将图片转换成需要的数据格式 #!/usr/bin/env sh # Create the imagenet lmdb inputs # N.B. set the path to the imagenet train + val data dirs # EXAMPLE=examples/imagenet # DATA=data/ilsv
caffe训练数据中出现[data_layer.cpp:73] Restarting data prefetching from start. 的问题
weixin_39220714的博客
12-07 1460
一开始在网上查了许多的，有人回答说是之前的一些prototxt文件参数设置有问题，还有人说是batch_size相对于整个数据集太大的问题。 我一开始也以为这是个warning提示，会对训练结果产生影响，但是稳步上升的accuracy，又觉得是没问题的。 于是我现在觉得，这个提示，仅仅是个提示，对训练结果是没有任何影响的。 我的...
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keyanxiaocaicai的专栏
03-30 4210
CXX/LD -o .build_release/tools/convert_imageset.bin CXX/LD -o .build_release/tools/caffe.bin CXX/LD -o .build_release/tools/remove_files_from_lmdb.bin CXX/LD -o .build_release/tools/extract_feature
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年轻即出发，
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  这篇博文是出于公司项目需要的考虑，才进行windows下caffe的相关开发。同时也在安装完后及时进行总结，希望这篇博文可以帮助到大家！     需要准备的文件: 1，VS2013，这个不再赘述 2，Windows版的caffe，BVLC官方链接为https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows   安装过程： 1，将下载的caffe-wi...
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一、基础概念 TP: IoU>0.5的检测框数量（同一Ground Truth只计算一次） FP: IoU<=0.5的检测框，或者是检测到同一个GT的多余检测框的数量 FN: 没有检测到的GT的数量 Precision: TP / (TP + FP) Recall: TP / (TP + FN) PR曲线: Precision-Recall曲线 AP: PR曲线下面积 mAP: mean Average Precision, 即各类别AP的平均值 二、AP、mAP、AR、mAR计算 AP
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Thomas_Cai的记忆殿堂
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一文理解asl，从ce到focal loss到asl
Linux下的深度学习框架Caffe-0.999发布
资源摘要信息:"caffe-0.999.tar.gz_人工智能/神经网络/深度学习_LINUX_" 知识点： 1. Caffe框架概述： - Caffe是一个由Berkeley Vision and Learning Center（BVLC）和社区贡献者开发的深度学习框架，它主要用于...
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