训练超参数， 出现 Cannot use GPU in CPU-only Caffe 错误？

最新推荐文章于 2022-08-30 01:15:41 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/luoganttcc/article/details/122691738
本文详细介绍了在examples/mnist/lenet_solver.prototxt文件中的配置项及其作用，帮助读者理解如何设置LeNet模型以进行MNIST数据集上的训练。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

这一项去掉#
2. examples/mnist/lenet_solver.prototxt 中
3. 在这里插入图片描述

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ZED-Mini提示“no GPU detected“错误解决
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caffe tool分析之----caffe.cpp
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【Ubuntu+Caffe+CPU】Cannot use GPU in CPU-only Caffe: check mode
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caffe 测试模型 Cannot use GPU in CPU-only Caffe : check mode.
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CPU配置Caffe训练SSD遇到Cannot use GPU in CPU-only Caffe: check mode问题解决办法
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[3D-Caffe]Anaconda2+CUDA8+cuDNN5+OpenCV3编译3D-Caffe中遇到各种错误的解决方案
0123 's blog
03-05 585
环境 系统：Ubuntu 14.04.1 显卡：GeForce GTX 1080 Ti (Driver Version: 384.69) Anaconda2 CUDA版本：v8.0.44 cuDNN版本：v5 OpenCV版本：v3.0.0 配置 3D-Caffe源码下载地址：https://github.com/faustomilletari/3D-Caff...
OpenPose笔记--Windows+Cmake的pyhton接口编译（CPU_ONLY)
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在Windows上编译OpenPose的不同python版本接口，使用的工具为Cmake，VS2015
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shuli0614的博客
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08-30 733
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docker无法用GPU
怡宝2号
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报错如下： docker run --gpus all -it c3e9 docker: Error response from daemon: OCI runtime create failed: container_linux.go:346: starting container process caused "process_linux.go:449: container init caus...
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对于GPU机器无法使用GPU，可能有以下原因： 1、没有相应的cuda环境，即cuda和cudnn 2、有安装cuda但是没有添加到系统环境变量，添加环境变量即可，例如linux下以cuda10.1为例 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-10.1/bin export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.1/lib64 export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/l
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Faster R-CNN下载失败
最新发布
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### 解决 Faster R-CNN 下载失败的问题 当遇到 Faster R-CNN 下载失败的情况时，通常可能是由于依赖库缺失或版本冲突引起的。具体解决方案如下： #### 1. 检查 Python 和 Caffe 环境配置 确保已正确安装并配置了所需的开发环境。对于 Windows 用户来说，在 win10 下安装基于 caffe 的 Faster R-CNN 可能会遇到一些挑战[^4]。 如果之前频繁更改过系统中的软件包，则可能导致当前环境中存在兼容性问题，进而影响到后续的编译过程。建议先清理旧有的虚拟环境再创建新的干净环境来尝试解决问题。 #### 2. 安装必要的依赖项 部分情况下，下载失败的原因在于某些必需模块未被成功加载。例如，在上述案例中有提到 `ImportError: cannot import name 'imread' from 'scipy.misc'` 这样的报错信息。这是因为自 SciPy v1.2.0 版本之后已经移除了 scipy.misc 中 imread 函数的支持。 可以通过以下命令修复此问题： ```bash pip install imageio pillow ``` 接着可以在代码里用 ImageIO 或 PIL 库替代原有的读取图片的方式： ```python from imageio import imread as img_read # or use Pillow instead from PIL import Image img = np.array(Image.open(path)) ``` #### 3. 修改源码适应本地环境 有时官方发布的版本可能并不完全适用于个人电脑的具体情况。比如文中提到了对后缀名为 .cu 文件进行了适当调整才得以正常运作。这类改动往往涉及到 CUDA 编程以及 GPU 加速相关内容，需要具备一定硬件编程基础才能顺利完成。 另外值得注意的是，不同操作系统之间也可能存在着细微差异，所以在移植项目至其他平台前最好查阅相关文档确认是否存在特殊处理需求。
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