爱吃菠菜的大力士

为了学习Caffe新买了笔记本，安装cuda时遇到了很多问题，不过好在都成功的解决了。 网上有很多cuda的安装教程，每个人的电脑配置不同遇到的问题也不一样，现在就我自己的安装配置情况总结一下具体的安装步骤，因为有同学的正确指导，在实际的安装过程中并没有遇到什么特别大的难题，每一步都很仔细，都查清楚了才开始执行下一步： 笔记本主要参数 笔记本型号：惠普WASD 15-AX0

cudnn安装注意点： cudnn的安装其实很简单，关键点是一定要安装cuda对应的cudnn包，本机中安装的cuda7.5所以对应的cudnn为v5.1这很重要，我就是安装错了版本，导致后面caffe的编译总是出错。 cudnn安装步骤： 1、从官网上下载cudnn的安装包。 2、将安装包解压,将此安装包放在home路径下即可，并在当前路径下进行解压,解压后的文件夹名为cuda。

前提：按照前两篇博文，安装好Cuda和Cudnn 一般情况下安装好ubuntu系统后就会自带安装好了python最好用这个原装的python不需要再重新安装python的编辑器了。 在这里选择用pip安装tensorflow，所以先安装pip。 1、安装pip步骤很简单，依次在终端上编辑这三行代码： $ sudo apt-get install python-pip python-dev b

Caffe和tensorflow都是卷积神经网络的工具，同tensorflow相比较，网络上Caffe的学习资料比较多，所以学习了一段时间的tensorflow后我转向了Caffe。按照前面的步骤安装好cuda后，对于tensorflow的安装选择cudnn7.0版本的安装包就可以，但是对于caffe框架，需要选择cudnn8.0的安装包否则会出现某些功能项的不兼容现象。 1、先要安装一些包 su

1、caffemodel文件下载 可以直接在浏览器里输入地址下载，也可以运行脚本文件下载。下载地址为：http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_reference_caffenet.caffemodel 文件名称为：bvlc_reference_caffenet.caffemodel，文件大小为230M左右，为了代码的统一，将这个 caffemodel文件

一、 二、安装之后终端输入cd digits./digits-devserver三、开启服务器，并在网页上输入：http://localhost:5000打开网络界面。

一、将自己的图片数据生成lmdb格式的数据（caffe可以接收的数据格式） 1、在caffe/data中建立文件夹 myself，在myself中建立子文件夹 train 和 val 2、在train文件夹中建立cat和bird文件夹，分别从网上下载50张猫和50张鸟存放在相应的文件夹下 3、命名图片为cat1.jpeg ……cat50.jpeg和 bird1.jpeg……bird50.

一、数据集合的收集 从网络上下载了五种物体的图片包括：bus, drogon, elep, flow, horse。每类图片120张，建立三个文件夹train，test，val分别存放这5类图片，train每类存放80张，test和val每类都是20张。结构如下： 二、在digist中创建lmdb数据集合 选择界面如下所示： 选择完后点击creat开始lmdb数据集的创建 三、

-- coding: utf-8 --“”” Created on Fri Mar 24 17:15:01 2017@author: 爱吃菠菜的大力士 “”” import osclass Net():def __init__(self):@staticmethoddef fileopt(filename,content): fp=open(filename,'w') fp