一步一步指引你在Windows7上配置编译使用Caffe(https://github.com/fengbingchun/Caffe_Test)
之前写过几篇关于Caffe源码在Windows764位上配置编译及使用过程,只是没有把整个工程放到网上,最近把整个工程整理清理了下,把它放到了GitHub上。下面对这个工程的使用作几点说明:
1. 整个工程Caffe在Windows7 64位VS2013下编译,根目录为Caffe_Test。
2. 因为Caffe会依赖其它一些开源库,详细内容可以参考http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/48768039,因此在Caffe_Test/src/thirdparty目录下存放了依赖的工程,包括GFlags、GLog、HDF5、LevelDB、LMDB、ProtoBuf、Snappy,这几个都有配置好的完整的VS2013项目可以直接进行编译;Boost、OpenBLAS使用的是直接从网上下载的二进制文件,详细安装过程可以参考http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/47905907。other和OpenBlas_Required_DLL目录是在使用Caffe库需要额外依赖的。在每个目录下需要手动添加install目录,结构为install/include,每种开源库的头文件,install/lib/Debug,install/lib/Release分别存放开源库的静态库,有几个会生成动态库,生成的动态库需要拷贝到执行文件目录下。项目testThridLibrary会测试依赖库的正确性及简单实用。
3. 在依赖库都生成并放在每个依赖库的install的指定目录下,就可以开始配置编译Caffe源码了,目前使用的版本较老,版本号为09868ac,并且不支持CUDA,详细内容可以参考http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/47905907,项目caffe_vs2013_lib会生成Caffe静态库,在编译前,需要将src/thridparty/LMDB、install/include目录下unistd.h文件中声明的类型别名int*_t和uint*_t注释掉。
4. 项目tools_convert_mnist_data是生成Caffe支持的MNIST LMDB数据格式,详细内容可以参考http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/49794453。
5. 项目train_mnist是训练MNIST数据库使其生成caffe model,在执行时需要将OpenBLAS动态库和OpenBlas_Required_DLL目录下的动态库全部复制到执行文件目录下(lib/rel/x86_vc12或lib/dbg/x86_vc12),同时需要用到test_data/model/mnist目录下的prototxt文件,详细内容可以参考http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/49849225 ,训练完后会在test_data/model/mnist目录下生成model文件。
6. 项目test_mnist是将训练生成的model应用到手写的数字图像识别中,详细内容可以参考http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50987185。
7. 从GitHub中下载的Caffe_Test工程需要放到E:/GitCode目录下,因为里面用到一些绝对路径,放在其它目录下需要作下调整。
8. GitHub:https://github.com/fengbingchun/Caffe_Test
目前Caffe_Test工程只包含了以上介绍的部分:Caffe各种依赖库的项目(所有依赖项目全部存放在src/ thirdparty目录下,除OpenCV外;其它项目全部直接用prj/x86_x64_vc12/Caffe/Caffe.sln打开即可);依赖库的使用测试项目;生成Caffe静态库项目;将MNIST转换成Caffe支持的LMDB数据库项目;训练MNIST项目;测试MNIST项目。从https://github.com/fengbingchun/Caffe_Test下载工程后,按照上面的步骤一步一步的就可以非常简单、方便的在Windows上配置、编译和使用Caffe了。
后面会持续将测试的相关代码放到Caffe_Test中,有需要的可以关注下。
GitHub:https://github.com/fengbingchun/Caffe_Test
相关文章:

演示:思科IPS在线模式下Inline Interface Mode的响应行为(区别各个防御行为)
演示:思科IPS在线模式下Inline Interface Mode的响应行为演示目标:科IPS在线模式下InlineInterface Mode的响应行为。演示环境:仍然使用图5.16所示的网络环境。演示背景:在VLAN3的主机192.168.4.2上发起对主机192.168.4.1的漏洞扫…
【笔记】重学前端-winter
本文为:winter 发布在极客时间 【重学前端】系列课程的的笔记和总结支持正版哦: https://time.geekbang.org/col... 导语 如果深入进去了解,你会发现,表面上看他们可能是一时忘记了,或者之前没注意但实际上是他们对于前端的知识体…

如何用知识图谱挖掘商业数据背后的宝藏?
这是一个商业时代,一个数据为王的时代,也是一个 AI 迎来黄金发展期的时代。据史料记载,商业在商朝已初具规模。斗转星移,时光流转,到 2019 年,商业形式已发生翻天覆地的变化,但是商业的本质——…
通过define _CRTDBG_MAP_ALLOC宏来检测windows上的code是否有内存泄露
VS中自带了内存泄露检测工具,若要启用内存泄露检测,则在程序中包括以下语句: #define _CRTDBG_MAP_ALLOC #include <crtdbg.h> 它们的先后顺序不能改变。通过包括 crtdbg.h,将malloc和free函数映射到其”Debug”版本_malloc…

java.sql.SQLException: Data truncation: Truncated incorrect DOUBLE value
mysql 报这个异常:java.sql.SQLException: Data truncation: Truncated incorrect DOUBLE value update 表名 set col1 ? and col2 ? where id ? 改为: update 表名 set col1 ? , col2 ? where id ? 用逗号隔开
在Ubuntu14.04 64位上编译CMake源码操作步骤
在Ubuntu上通过apt-get install安装CMake并不是最新版的,这里记录下在Ubuntu上通过源码安装CMake的操作步骤:1. 卸载旧版CMake,执行以下命令:apt-get autoremove cmake如果卸载不掉,则通过执行以下命令删除&…

一份贪心算法区间调度问题解法攻略,拿走不谢
作者 | labuladong来源 | labuladong(ID:labuladong)【导读】什么是贪心算法呢?贪心算法可以认为是动态规划算法的一个特例,相比动态规划,使用贪心算法需要满足更多的条件(贪心选择性质)&#x…

css:z-index
针对position: absolute;解决position:relative;z-index固定定位层级显示问题转载于:https://blog.51cto.com/13507333/2352775

折半查找函数(from 《The C Programming Language》)
该函数用于判定已排序的数组array中是否存在某个特定的值value。这里假定数组元素以升序排列,如果数组array中包含value,则函数返回value在array中的位置(介于0~n-1之间的一个整数);否则,该函数返回-1。 在…
C++中的explicit关键字介绍
C中的关键字explicit主要是用来修饰类的构造函数,被修饰的构造函数的类,不能发生相应的隐式类型转换,只能以显示的方式进行类型转换。类构造函数默认情况下声明为隐式的即implicit。隐式转换即是可以由单个实参来调用的构造函数定义了一个从形…

Redis的集群模式
集群 即使使用哨兵,此时的Redis集群的每个数据库依然存有集群中的所有数据,从而导致集群的总数据存储量受限于可用存储内存最小的数据库节点,形成木桶效应。由于Redis中的所有数据都是基于内存存储,这一问题就尤为突出了尤其是当使…

刚上线就报名2000人!8位大牛免费讲座,再不报名就满额了!
今年是CSDN的第20年,我们已经不再满足解决你的技术问题,还要帮你解决人生大事!为了让你飞黄腾达,我们特别邀请到了8位大牛老师进行直播,他们已经实现了成为技术总监、创业、财富自由的梦想,这场直播&#x…

排序算法之插入排序
插入排序一般分为直接插入排序和二分插入排序。一、直接插入排序:直接插入排序又可以分为前插和后插,不过虽然是这样分,只是寻找地点的方向不一样而已。“前插”就是从头开始找合适的位置,“后插”就是从后面开始找合适的位置。直…

C++中#error/assert/static_assert的区别及使用
C 语言支持可帮助您调试应用程序的三个错误处理机制:#error 指令、static_assert 关键字和 assert (CRT) 宏。所有的三种机制都会发出错误消息。#error可看做预编译期断言,甚至都算不上断言,仅仅能在预编译时显示一个错误信息,它能…

读完ACL 2019录取的30篇知识图谱论文,我发现了这5点趋势
作者 | Michael Galkin译者 | Freesia编辑 | 夕颜出品 | AI科技大本营(ID: rgznai100)【导读】近年来,自然语言处理领域中广泛应用的知识图谱(KGs)正在不断地吸引人们的目光,此次 ACL 2019 中的有关于知识图…

力扣(LeetCode)933
题目地址:https://leetcode-cn.com/probl...题目描述:写一个 RecentCounter 类来计算最近的请求。 它只有一个方法:ping(int t),其中 t 代表以毫秒为单位的某个时间。 返回从 3000 毫秒前到现在的 ping 数。 任何处于 [t - 3000, …

2013年10月1日C#随机数
最近开始接触C跟C#,总是有人说女生本来就不适合做程序,就连今天都听到有人这样跟我讲,不过呢没有关系,我相信男生不一定比女生厉害多少,就好像我身边就有一位男生就总是觉得我的程序比他好一点就是理所当然的ÿ…

C/C++中inline/static inline/extern inline的区别及使用
引入内联函数的目的是为了解决程序中函数调用的效率问题,也是用内联函数取代带参宏定义(函数传参比宏更加方便易用)inline关键字用来定义一个类的内联函数。在类体中和类体外定义成员函数是有区别的:在类体中定义的成员函数为内联…

RISC-V架构上的Debian和Fedora现状
RISC-V仍然是开源/Linux用户非常感兴趣的,因为它是免版税且完全开放的CPU架构。部分原因是由于缺乏经济实惠的RISC-V硬件,限制了开发人员在这种架构上的更多工作,Linux发行版支持的RISC-V状态各不相同,但近年来至少有所改善。在上…

字节跳动李航:自学机器学习,研究AI三十载,他说AI发展或进入平缓期
作者 | 夕颜出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100)【导读】一阵凉风吹过人工智能,让这个曾是燥热的领域逐渐冷却下来,留下的是扎实地在做研究的人、机构、企业。先后在 NEC 公司中央研究所、微软亚洲研究院、华为诺亚方舟实验室从事和…

PC上安装MAC X Lion
PC上安装MACXLion网上关于如何在PC下安装MAC的文章已近不少了,但对于一些初学者在实践当中会遇到各种问题,以下视频资料为大家展示两种虚拟机安装MacOS。1.VmwareWorkstation在虚拟机中安装首先将插件装好(在远景上下载)ÿ…

C++中static_cast/const_cast/dynamic_cast/reinterpret_cast的区别和使用
C风格的强制转换较简单,如将float a转换为int b,则可以这样:b (int)a,或者bint(a)。 C类型转换分为隐式类型转换和显示类型转换。 隐式类型转换又称为标准转换,包括以下几种情况: (1)、算术转换&#x…

行为型模式:命令模式
LieBrother原文: 行为型模式:命令模式 十一大行为型模式之三:命令模式。 简介 姓名 :命令模式 英文名 :Command Pattern 价值观 :军令如山 个人介绍 : Encapsulate a request as an object,ther…

与旷视、商汤等上百家企业同台竞技?AI Top 30+案例评选等你来秀!
人工智能历经百年发展,如今迎来发展的黄金时期。目前,AI 技术已涵盖自然语言处理、模式识别、图像识别、数据挖掘、机器学习等领域的研究,在汽车、金融、教育、医疗、安防、零售、家居、文娱、工业等行业获得了令人印象深刻的成果。在各行业宣…

在CSS中定义a:link、a:visited、a:hover、a:active顺序
摘自:http://www.qianyunlai.com/post-2.html以前用CSS一直没有遇到过这个问题,在最近给一个本科同学做的项目里面。出现一些问题,搜索引擎查了一些网站和资料,发现很多人问到这个问题,给出的结果我试了试,…
C++中istream的使用
在项目中会经常用到读取一些配置数据,这些数据根据实际需要有可能会调整,如果将这些数据直接嵌入进代码中会非常不便,需要经常调整代码。将这些数据写入配置文件中然后在读入,如果需要调整,只需修改配置文件࿰…

手把手教你用Python模拟登录淘宝
作者 | 猪哥66来源 | 裸睡的猪(ID:IT--Pig)最近想爬取淘宝的一些商品,但是发现如果要使用搜索等一些功能时基本都需要登录,所以就想出一篇模拟登录淘宝的文章!看了下网上有很多关于模拟登录淘宝,但是基本都…

Python之机器学习K-means算法实现
一、前言: 今天在宿舍弄了一个下午的代码,总算还好,把这个东西算是熟悉了,还不算是力竭,只算是知道了怎么回事。今天就给大家分享一下我的代码。代码可以运行,运行的Python环境是Python3.6以上的版本&#…

C++中模板的使用
模板(Template)指C程序设计语言中的函数模板与类模板,是一种参数化类型机制。模板是C泛型编程中不可缺少的一部分。C templates enable you to define a family of functions or classes that can operate on different types of information.模板就是实现代码重用机…
php面试问答
结合实际PHP面试,汇总自己遇到的问题,以及网上其他人遇到的问题,尝试提供简洁准确的答案包含MySQL、Redis、Web、安全、网络协议、PHP、服务器、业务设计、线上故障、个人简历、自我介绍、离职原因、职业规划、准备问题等部分 GitHub: https:…