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win10+VS2015+cuda+cudnn安装与配置Caffe
u010532666的博客
02-26 3385
需要使用的工具：Git: 可直接使用GitHub提供的工具GitHubDesktopVisual Studio 2015: 可以使用免费的社区版，安装的时候一定要勾选开发组件，确保C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\bin\amd64下有cl.exe程序,否则没有安装完全，后面会出错。Python: 下载64位版本，建议使用...
win10+visual studio2017编译caffe
Just do IT.
01-24 3194
目前微软不提供visual studio 2017以外 的版本下载，根据caffe官方文档说明必须用2013或者2015版本进行编译。 我没有安装gpu什么的，也就是安照官网上面最基本的配置去装的。 找到的这篇博客非常有用，在visual studio 2017版本上编译，参考其中的部分步骤。 但是即使有参考，编译的过程也不是一帆风顺。以下是我遇到的问题，以及记录的解决办法： 编译过程中出现错...
windows vs2017 opencv3 caffe模块 深度神经网络 物体识别
07-22
OpenCV3.3中的DNN模块实现实例,安装3.3版本及以上的opencv版本，本例用于测试该dnn模块在图像识别中的作用，资源中有完整的代码以及bvlc_googlenet.caffemodel以及测试图片。
Win10X64 下 VS2017 编译的X64位 Caffe, 静态编译，MT，无任何dll，无需VS运行库，支持Python
04-10
Win10X64 下 VS2017 编译的X64位 Caffe, 静态编译，MT，无任何dll，无需VS运行库，支持Python caffe.exe classification.exe compute_image_mean.exe convert_cifar_data.exe convert_imageset.exe convert_mnist_data.exe convert_mnist_siamese_data.exe device_query.exe extract_features.exe finetune_net.exe net_speed_benchmark.exe test_net.exe train_net.exe upgrade_net_proto_binary.exe upgrade_net_proto_text.exe upgrade_solver_proto_text.exe
window环境下py3.5和vs2017编译的 caffe【无GPU加速】
04-27
由于caffe安装环境非常麻烦，所以提供事先编译好的动态链接库。下载后直接解压到python的site-packages就好
mini-caffe vs2017编译
ewqapple的博客
05-21 340
偶然在网上看到了一个mini-caffe的版本，这个版本只纯写forward 运算过程。 兴趣来了想编译一下看看情况，顺带把caffe的一些思想也学一学。 比较良心的是，作者的代码确实很好，可以无缝移植到vs 2017来编译。 并且配置好了依赖。直接按照官网的步骤即可按照，只需把vs 2013 的cmake 选项换成vs 2017 即可。 下面跑个例子 是人脸特征点检测的例子，正好之前做...
caffe2 01 caffe2 win10 vs2017编译(默认CPU版本)
一朵花开的时间
04-24 1万+
01 基本环境 win10 vs2017 git python3.5.3 cmake-gui(3.7.2)caffe2 github地址：https://github.com/caffe2/caffe2caffe2的依赖库都已经采用submodule形式集成到代码中了。caffe2编译重点参考源码下面的 scripts目录下面的脚本。windows下面参考build_host_protoc
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windows下 编译caffe VS2017+CPU
weixin_45045906的博客
12-30 802
下载源文件以及thirdparty：https://github.com/happynear/caffe-windows 解压源文件后在根目录会发现./windows这个文件夹，将step中下载的thirdparty解压到thirdparty文件夹，并且将./windows/thirdparty/bins添加到环境变量 在./windows下可以找到CommonSettings.props.example文件，将它复制并且重命名为CommonSettings.props 打开CommonSettings..
填完坑，配置好并写完bat的caffe深度学习
05-07
填完坑，配置好并写完bat的caffe深度学习 详情见博客 http://blog.youkuaiyun.com/weixinhum/article/details/71304852
编译好的Caffe2压缩包
03-13
用VS2017编译好的caffe2，个人编译的话会遇到非常多的问题。
win10+vs2017+caffe（crnn）编译过程记录（验证成功）
phymat.nico的专栏
08-13 1078
一、准备工作 在windows下使用vs2017编译，使用cmake生成项目工程，caffe依赖很多第三方库，编译之前准备好，具体见下图： 二、生成工程 1.勾选advanced 2.blas选择open 3.leveldb取消勾选 三、开始编译 主要生成caffe库和执行程序： 改正一些linux和windows的函数差异，取消使用自带tuple的宏定义GTES...
Win10使用VS2017安装Caffe详细总结
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10-12 2万+
1 前言   本文将在Win10系统上安装和配置caffe。与网络上大多数文章不同，本文将在VS2017环境下编译CUDA9.0版本的caffe。事实上，本文配置流程对于更高版本的CUDA其安装流程是类似的，读者可进行参考。 2 符号约定   本文中用%CAFFE_DIR%代表准备安装caffe的目录路径，请读者自行替换为实际路径，如D:\Caffe\。   本文中用%USER_NAME%代表Wi...
Win10+VS2017下配置Caffe开发环境(CPU版本)
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06-08 4322
一 、前期准备 1.1.资源下载 安装Cmake+Python3.5+Anaconda3。我的版本是Cmake 3.14.6、Python3.5.2和Anaconda3-4.2.0 64位。下载路径为： CMake: https://cmake.org/download/ Python：https://www.python.org/downloads/ Anaconda3: https...
转载：Win10使用VS2017安装Caffe详细总结
qq_34741911的博客
12-02 2229
链接地址如下，写的敲详细，亲测可行！！！ https://blog.youkuaiyun.com/fengtaoO08/article/details/83023428 （如果不想经过自己下源码编译痛苦的过程，可以点这里去下载编译好的包）...
Win10 +VS2017+ python3.66 + CUDA9.2 + cuDNNv7.2.1 +微软版pycaffe编译
python深度学习笔记,一起学习的加QQ2737499951
09-06 3959
Win10 +VS2017+ python3.66 + CUDA9.2 + cuDNNv7.2.1 +微软版pycaffe编译     需要准备的文件: 1，VS2017，这个不再赘述 2，Windows版的caffe，微软链接为 https://github.com/Microsoft/caffe BVLC官方链接为https://github.com/BVLC/caffe/tree...
【Caffe-Windows】Caffe1.1.0+VS2017+CUDA9.2+cuDNN9.2+OpenCV3.4.3+OpenBLAS+Windows配置教程
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09-24 5636
Caffe-Windows Configuration Tutorial In VS2017_x64 先前配置了VS2017环境下的OpenPose，其中有第三方库Caffe，不过似乎Caffe官方并不支持为VS2017编译，其实有支持VS2017的Caffe2，不过现阶段功能不如Caffe完善。在这里提供Caffe1.1.0于VS2017环境下利用CMake配置的教程。 环境 操作系统：Win...
Windows10+CUDA9.0+cudann7.6.4安装配置
zxmyoung的博客
12-27 1361
首先windows系统查看CUDA版本号 1. 在桌面右击，选择NVIDIA控制面板（在控制面板也能找到）， 2.查看系统信息 3.查看组件 在红色方框和红色文字共同标注处则显示当前电脑的CUDA版本号，例如我的是CUDA9.1。 虽然上面查的是CUDA9.1，但当我下载的时候还是9.0，就按9.0安装吧 CUDA下载选择[local]版 1）下载完成后，双...
Win10+VS2013下CUDA8.0环境成功编译Faster-RCNN与Caffe
具体到Windows10+VS2013环境，用户需要下载并安装CUDA8.0的Windows版本。 安装CUDA8.0后，需要验证安装是否成功，可以通过运行CUDA的示例程序或是使用NVIDIA提供的nvcc编译器来检查。此外，为了在Visual Studio中...
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