RHEL / Fedora / CentOS Installation

本文提供在RHEL/Fedora/CentOS系统上安装Caffe所需的依赖包指导,包括通用依赖和特定于操作系统的依赖。此外,还介绍了如何手动安装一些依赖项,如glog、gflags和lmdb等。并提供了CUDA、BLAS和Python的相关安装说明。

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RHEL / Fedora / CentOS Installation

General dependencies

sudo yum install protobuf-devel leveldb-devel snappy-devel opencv-devel boost-devel hdf5-devel

Remaining dependencies, recent OS

sudo yum install gflags-devel glog-devel lmdb-devel

Remaining dependencies, if not found

# glog
wget https://storage.googleapis.com/google-code-archive-downloads/v2/code.google.com/google-glog/glog-0.3.3.tar.gz
tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz
cd glog-0.3.3
./configure
make && make install
# gflags
wget https://github.com/schuhschuh/gflags/archive/master.zip
unzip master.zip
cd gflags-master
mkdir build && cd build
export CXXFLAGS="-fPIC" && cmake .. && make VERBOSE=1
make && make install
# lmdb
git clone https://github.com/LMDB/lmdb
cd lmdb/libraries/liblmdb
make && make install

Note that glog does not compile with the most recent gflags version (2.1), so before that is resolved you will need to build with glog first.

CUDA: Install via the NVIDIA package instead of yum to be certain of the library and driver versions. Install the library and latest driver separately; the driver bundled with the library is usually out-of-date. + CentOS/RHEL/Fedora:

BLAS: install ATLAS by sudo yum install atlas-devel or install OpenBLAS or MKL for better CPU performance. For the Makefile build, uncomment and set BLAS_LIB accordingly as ATLAS is usually installed under /usr/lib[64]/atlas).

Python (optional): if you use the default Python you will need to sudo yum install the python-develpackage to have the Python headers for building the pycaffe wrapper.

Continue with compilation.




https://gist.github.com/melvincabatuan/61b52ed0a7b7d86e9114
http://caffe.berkeleyvision.org/install_yum.html
yum install protobuf-devel leveldb-devel snappy-devel opencv-devel boost-devel hdf5-devel
yum install snappy snappy-devel

sudo yum install gflags-devel glog-devel lmdb-devel


内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计与实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描与常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类与病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
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