caffe setup on ubuntu 15.04 with CPU and NO GPU and NO Python

OpenCV 5 AI推理实战:从图像处理到模型部署的一站式解决方案 深度学习模型部署是计算机视觉项目的关键环节,传统方案通常需要组合多个框架完成从图像预处理到AI推理的完整流程。OpenCV 5通过内置高性能DNN模块,实现了无需额外依赖的端到端AI推理能力,显著简化了部署流程。该技术基于ONNX等开放模型格式,支持多种神经网络架构,在边缘计算和嵌入式设备等资源受限场景中展现出独特价值。通过自研推理引擎和内存优化机制,OpenCV 5在保持轻量级的同时提供了可接受的推理性能,特别适合快速原型开发和轻量级应用部署。本文以实际测试为基础,深入探讨OpenCV 5在模型加载、性能 阅读详情


1. #General dependencies


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

2. #install ATLAS
sudo apt-get install libatlas-base-dev

2. sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev

3. sudo apt-get install git

4. git clone https://github.com/BVLC/caffe.git

5. cp Makefile.config.example Makefile.config

6. for cold-brewed CPU-only Caffe uncomment the CPU_ONLY := 1 flag in Makefile.config

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial/
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/x86_64-linux-gnu /usr/lib/x86_64-linux-gnu/hdf5/serial

refer to: http://blog.youkuaiyun.com/md_learning/article/details/53185992

7. sudo make all
sudo make test

sudo make runtest


Ps. Ubuntu 14 or 16 may be better.

RTX 50系显卡跑DeepSeek-OCR-2的Blackwell适配指南 FlashAttention-2和CUDA Graphs是现代AI推理的核心加速技术,其性能高度依赖GPU架构与底层工具链的深度协同。NVIDIA Blackwell架构(计算能力9.0)在SM单元、HBM3e内存和Tensor Core v5指令集上实现代际升级,但PyTorch、CUDA Toolkit及flash-attn等主流组件默认未启用完整支持,导致OCR等低延迟高吞吐场景出现kernel加载失败、Unified Memory映射异常、BF16静默降级等问题。理解架构差异是构建稳定推理环境的前提 阅读详情

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