搬砖笔记

在自己电脑上用anaconda安装tensorflow（conda install tensorflow-gpu）直接安装最新的1.9版本，在服务器上用相同命令只能安装1.3版本，强行安装1.9（conda install tensorflow-gpu==1.9）结果显示PackageNotFoundError: Package missing in current linux-64 ch...

1.opencv函数未定义的引用如图， 因为我电脑有多个版本opencv，一直以为是opencv配置错误，结果后来发现是makefile里面opencv的lib文件未添加完全。。。解决办法：打开caffe文件夹下的Makefile文件，直接搜索opencv，在opencv_imgproc 后面加上opencv_imgcodecs，如图： 修改之后需要清楚之前编译的结果，终端在caffe文件夹下输

object_detection 能够对ssd_mobilenets进行训练，为了体验效果，对object_detection 进行了安装1.安装依赖项我的是ubuntu 14.04，故在终端中输入如下命令sudo pip install pillowsudo pip install lxmlsudo pip install jupytersudo pip install matplotlib

前言：之前尝试过用anaconda安装，简单轻松一切正常使用。但由于我想要使用android demo，而官网教程只给了利用源码安装tensorflow的使用教程，所以就用源码重装了一遍tensorflow。想要把tensorflow用在手机端的同学最好还是用源码安装吧。首先，已提前安装好cuda8.0和cudnn。如pip等如果未安装可以根据错误提示安装1.下载tensorflow$ git cl

1.下载anaconda安装文件，官网速度较慢，建议清华开源软件镜像站下载： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 2.用终端进入anaconda安装文件所在文件夹路径（cd xxx） 3. 在终端输入bash xxx(xxx为anaconda安装文件名 4. 不断按enter键是命令窗口显示的内容来到协议末尾，输入yes，然后

下载opencv3.2源码压缩包到电脑下载opencv相关的库文件sudo apt-get install build-essentialsudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-devsudo apt-get install python-d

## ubuntu16.04系统安装cuda 8.0##下载CUDA 8.0 官网去下载，选择如图安装CUDAsudo dpkg -i xxx(xxx为文件名)sudo apt-get updatesudo apt-get install cuda3.添加环境变量sudo gedit /etc/profileexport PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$P

## win10下安装ubuntu16.04 ## win10下安装Ubuntu成为双系统，做启动盘的步骤此处忽略。由于显卡是Nvidia最新的10系显卡（1070），ubuntu系统和显卡兼容性不够，装好系统后桌面一直闪屏，未解决此问题将整个装机过程进行梳理。Ubuntu分区 win+x进入磁盘管理器，腾出足够的空间给Ubuntu系统。然后U盘启动进行分区操作，具体分区情况如下：主分区（