caffe problems summary

本文详细解析了在Ubuntu环境下编译Caffe时遇到的常见问题,包括libpng16.so.16、lhdf5_hl、libjpeg.so.8等库文件链接问题,以及pyconfig.h找不到等编译错误的处理方法。提供了具体的操作步骤,帮助读者顺利解决编译过程中的难题。

1.caffe installation : opencv libpng16.so.16 linkage issues

method:

cd /usr/lib/x86_64-linux-gnu
sudo ln -s ~/anaconda/lib/libpng16.so.16 libpng16.so.16
sudo ldconfig

2.make all -j4

make过程中出现找不到lhdf5_hl和lhdf5的错误,

解决方案:

在计算机中搜索libhdf5_serial.so.10.1.0,找到后右键点击打开项目位置
该目录下空白处右键点击在终端打开,打开新终端输入
sudo ln libhdf5_serial.so.10.1.0 libhdf5.so
sudo ln libhdf5_serial_hl.so.10.0.2 libhdf5_hl.so
最后在终端输入sudo ldconfig使链接生效
原终端中输入make clean清除第一次编译结果
再次输入make all -j4重新编译

3.问题

/usr/include/boost/python/detail/wrap_python.hpp:50:23: fatal error: pyconfig.h: No such file or directory

解决方案

make clean
export CPLUS_INCLUDE_PATH=/usr/include/python2.7
make all -j8
原因

python路径都改为了anaconda的路径,但是CPLUS的path没有设置,系统中我也没把anaconda设置成默认的python导致的。

4. 系统:ubuntu11.04

出现error while loading shared libraries: libjpeg.so.8,这主要是程序无法找到动态链接库!!

解决的方法之一:

把你安装的 libjpeg 库下的 libjpeg* 链接到 /usr/lib。
命令如下:ln -s 你的libjpeg库的安装目录/libjpeg* /usr/lib
比如,我的 libjpeg 库安装在 /root/tmp/jpeg 下,则所用命令为:ln -s /root/tmp/jpeg/libjpeg* /usr/lib
之后再运行你的程序,应该就没问题了。
注:我的系统是开启了root 用户的,所以命令在运行时没有加 sudo,其他人则视情况而定。

关于caffe编译出现libcaffe.so问题的,可能是protobuff,解决方法:
https://blog.youkuaiyun.com/e01528/article/details/79532462

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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