XCCCCZ的博客

在Jetson板子上多次遇到编译caffe或video-caffe或opencv时或者某些网络模型的python代码内调用的C++版加速算子时，会遇到编译到半路报这种错误:c++: internal compiler error: Segmentation fault (program cc1plus)Please submit a full bug report,...后面更多的信息就不贴出来了，这些信息很具有迷惑性，搞得好像代码本身有问题似的。 其实解决这个问题...

Caffe或video-caffe里有不少日志都是使用的INFO级别的，例如net.cpp里:LOG_IF(INFO, Caffe::root_solver()) << "Initializing net from parameters: " << std::endl << filtered_param.DebugString();默认日志级别就是INFO了，所以启动时有很多打印，如果想关掉，当得的看LOG_IF怎么实现的，LOG_IF(

因为caffe之类的代码很久不更新了，只支持到了使用cudnn7.x，在使用了cudnn8的环境下编译caffe或video-caffe时，会在src/caffe/layers/cudnn_conv_layer.cpp等文件里出错：error: identifier "CUDNN_CONVOLUTION_FWD_SPECIFY_WORKSPACE_LIMIT" is undefinederror: identifier "cudnnGetConvolutionForwardAlgorithm...

      安装Caffe之前得安装好支持环境，你可以在Linux下一个个地安装那些编译支持库包，但是那样太麻烦了，Anaconda提供了完整的支持库，下载Caffe源码后编译前修改配置文件，把支持库改为Anaconda的路径即可轻松build，省去按照出错提示一步步安装很多支持库的麻烦。      最新的Anaconda 5.1 支持Windows、MacOS和Linux，有Python 2...

边看<<深度学习框架 PyTorch入门与实践>>，边满怀欢喜的跑到https://pytorch.org/ 上准备安装PyTorch 0.4版，根据https://github.com/pytorch/pytorch/releases说的0.4做了一些重要的改进而且还支持Windows了，好事啊，可是怎么点击https://pytorch.org/ 这些按钮怎么都...

前面说过(安装Anaconda3 和Caffe)，在github上下载Caffe源码后，安装以下依赖包：dnf install autoconf automakednf install protobuf-devel boost-devel openblas-devel opencv-devel leveldb-devel lmdb-devel hdf5-devel gflags-devel...

       好久以前就体验了，没时间作记录，现在补上。       MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology)是一个手写数字图形数据库，由Yann LeCun(在深度学习的各种书中经常会被提到的大神之一，CNN的提出者) N年前整理出来的，训练数据集有60000个样本，测试数据集有10000个样本，每张图都已进行了尺...

    个人经验觉得，任何一门语言或框架或SDK工具，功能越多API也越多，不可能在短时间内全部熟悉且记得住，一般都是工作中一点一点多次使用接触后才慢慢熟悉掌握全部API的，在此之前只能是在读别人的代码、修改别人的代码或自己写代码时根据需要去多次反复查阅API和Guide文档，来逐渐熟悉和掌握每个API。     为作为一个读代码时方便查阅的集中入口，把Tensorflow和Caffe的API...