caffe2安裝篇(二) ubuntu16.04 安裝方法

caffe2 ubuntu16.04 安裝方法

Caffe2的安裝相比于caffe在安裝的時候更加簡便,略去了Makefile.config的各種配置,對于有無GPU以及各種可選庫例如opencv,anaconda的支持也更簡單。(其實你直接裝好庫以后make就好,以GPU為例,在make的時候,自動檢測你是否安裝了CUDA,若沒有,就自動CPU only)

在開始安裝之前,附上caffe2的官方鏈接,官網對于安裝還是講的非常詳細易懂:https://caffe2.ai/docs/getting-started.html?platform=ubuntu&configuration=compile

依賴庫的安裝&&驅動 

sudo apt-get remove - -purge nvidia-*
sudo apt-get remove - -purge cuda-*
sudo apt-get install -y nvidia-390 
sudo apt-get install -y --no-install-recommends \build-essential \cmake \git \libgo

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/news/444694.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/news/444694.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/news/444694.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

為啥用redis解決會話呢?

什么是會話? 會話可簡單理解為:用戶開一個瀏覽器,點擊多個超鏈接,訪問服務器多個web資源,然后關閉瀏覽器,整個過程稱之為一個會話。 ?會話過程中要解決的一些問題? –每個用戶不可避免各自會…

推薦系統(5)-深度推薦模型-AutoRec、DeepCrossing、NeuralCF、PNN、WideDeep、FNN、DeepFM、NFM

GBDTLR1. AutoRec-20152. Deep Crossing-20163. NeuralCF-20164. PNN-20165. Wide&Deep-20166. Deep&Cross-20177.FM深度學習7.1 FNN-20167.2 DeepFM-20177.3 NFM-2017《深度學習/推薦系統》讀書筆記2016年開始,推薦系統和計算廣告全面進入深度學習時代。 &…

關于在安裝caffe2環境中遇到的坑整理(歡迎入坑討論)

1.ImportError: cannot import name caffe2_pb2 測試caffe2的pytorch環境是否正常的時候使用 root@lxsj-ThinkStation:~/pytorch# python Python 2.7.12 (default, Dec 4 2017, 14:50:18) [GCC 5.4.0 20160609] on linux2 Type "help", "copyright", &…

leetcode172. 階乘后的零 最快算法

給定一個整數 n,返回 n! 結果尾數中零的數量。 示例 1: 輸入: 3 輸出: 0 解釋: 3! 6, 尾數中沒有零。 示例 2: 輸入: 5 輸出: 1 解釋: 5! 120, 尾數中有 1 個零. 說明: 你算法的時間復雜度應為 O(log n) 。 思路:102*5,而因數中2一定比…

Win10 連接 Ubuntu16.04.3(通過Xdrp連接xfce4界面)

Win10 連接 Ubuntu16.04.3(通過Xdrp連接xfce4界面) sudo apt-get install xrdp sudo apt-get install vnc4server sudo apt-get install xubuntu-desktop echo "xfce4-session" >~/.xsession sudo apt-get install dconf editor sudo dconf editor(或者在搜索…

Linux(17)-

Make編譯機制,Configure

聽說你還在糾結自己沒訪問量?成不了“博客專家”?

一、提高瀏覽量的技巧 相信很多人都這么想過:“我文章寫的這么好,怎么就沒人看呢?”; 或者這樣想過:“這文章寫得明明比我爛很多,憑什么這么多瀏覽量?”; 雖然在我看來這是極其嚴…

推薦系統(6)-注意力機制+深度推薦模型、強化學習推薦系統

注意力機制深度推薦模型、強化學習推薦系統1.AFM -20172.DIN-20173.DIEN-20194. DRN-20181.AFM -2017 Attention factorization machines–浙江大學–基于模型結構的改進 引入注意力機制FM, 可視為NFM模型的改進。給特征交叉池化后的特征向量施加不同的注意力權重。…

Caffe安裝的坑整理

怎么說了,入了深度學習的坑,就要踩一踩才算你入門,這里我整理了我在安裝學習caffe自己遇到的坑: 1.Caffe-GPU編譯問題:nvcc fatal : Unsupported gpu architecture compute_20 仔細查看了一下 Makefile.config 中 CUDA_ARCH 設置未按規定設置: # CUDA architecture se…

leetcode74. 搜索二維矩陣 ,你見過嗎

編寫一個高效的算法來判斷 m x n 矩陣中,是否存在一個目標值。該矩陣具有如下特性: 每行中的整數從左到右按升序排列。 每行的第一個整數大于前一行的最后一個整數。 示例 1: 輸入: matrix [ [1, 3, 5, 7], [10, 11, 16, 20], [23, 30, 34,…

pytorch學習 入門篇(一)

PyTorch 是什么? 它是一個基于 Python 的科學計算包, 其主要是為了解決兩類場景: NumPy 的替代品, 以使用 GPU 的強大加速功能一個深度學習研究平臺, 提供最大的靈活性和速度Tensors(張量) Tensors 與 NumPy 的 ndarrays 非常相似, 除此之外還可以在 GPU 上使用張量來加速…

關系數據庫——范式/反范式的利弊權衡和建議

范式(避免數據冗余和操作異常) 函數依賴 A->B A和B是兩個屬性集,來自同一關系模式,對于同樣的A屬性值,B屬性值也相同 平凡的函數依賴 X->Y,如果Y是X的子集 非平凡的函數依賴 X->Y&#xff…

pytorch學習入門 (二) Variable(變量)

Variable(變量) autograd.Variable 是包的核心類. 它包裝了張量, 并且支持幾乎所有的操作. 一旦你完成了你的計算, 你就可以調用 .backward() 方法, 然后所有的梯度計算會自動進行. 你還可以通過 .data 屬性來訪問原始的張量, 而關于該 variable&#…

Linux(x)-

Ubuntu裝機后的基礎應用

pytorch入門學習(三) 神經網絡

神經網絡可以使用 torch.nn 包構建. autograd 實現了反向傳播功能, 但是直接用來寫深度學習的代碼在很多情況下還是稍顯復雜,torch.nn 是專門為神經網絡設計的模塊化接口. nn 構建于 Autograd 之上, 可用來定義和運行神經網絡. nn.Module 是 nn 中最重要的類, 可把它看成是一個…

leetcode1033. 移動石子直到連續

三枚石子放置在數軸上&#xff0c;位置分別為 a&#xff0c;b&#xff0c;c。 每一回合&#xff0c;我們假設這三枚石子當前分別位于位置 x, y, z 且 x < y < z。從位置 x 或者是位置 z 拿起一枚石子&#xff0c;并將該石子移動到某一整數位置 k 處&#xff0c;其中 x &…

pytorch學習 訓練一個分類器(五)

訓練一個分類器 就是這個, 你已經看到了如何定義神經網絡, 計算損失并更新網絡的權重. 現在你可能會想, 數據呢? 一般來說, 當你不得不處理圖像, 文本, 音頻或者視頻數據時, 你可以使用標準的 Python 包將數據加載到一個 numpy 數組中. 然后你可以將這個數組轉換成一個 to…

Git(6)-Git配置文件、底層操作命令

Git基本命令1. 常用(迷糊)命令-冷知識2. git 配置2.1 設置 配置文件2.2 查看 配置文件--git config -l2.3 移除 配置文件設置--unset2.3 命令別名 --alias3.git 對象 &#xff08;git底層操作命令&#xff09;3.1 初始化一個版本庫3.2 新建一個簡單的blob 對象3.3 基于散列值查…

【軟考中級】網絡工程師:8.網絡安全

本章考察內容比較廣泛&#xff0c;考題對知識點都會有所涉及。 8.1 網絡安全的基本概念 8.1.1 網絡安全威脅的類型 竊聽 這種情況發生在廣播式網絡系統中&#xff0c;每個節點都可以讀取數據&#xff0c;實現搭線竊聽、安裝通信監視器和讀取網上的信息等。 假冒 當一個實體…

leetcode9 回文數

判斷一個整數是否是回文數。回文數是指正序&#xff08;從左向右&#xff09;和倒序&#xff08;從右向左&#xff09;讀都是一樣的整數。 示例 1: 輸入: 121 輸出: true 示例 2: 輸入: -121 輸出: false 解釋: 從左向右讀, 為 -121 。 從右向左讀, 為 121- 。因此它不是一個…