caffe2安裝篇(三)通過docker安裝

用普通的安裝方式走了不少彎路,感覺還是用docker方便:

參考的是https://hub.docker.com/r/caffe2ai/caffe2/

Latest

docker pull caffe2ai/caffe2
Comes with GPU support, CUDA 8.0, cuDNN 7, all options, and tutorial files. Uses Caffe2 v0.8.1.

GPU images (for use with nvidia-docker)

All GPU builds come with Ubuntu 16.04 and fully loaded with optional dependencies like OpenCV. Minimal builds and Ubuntu 14.04 can be found in the CPU section.

  • Caffe2 v0.8.1, CUDA 8, cuDNN 7: docker pull caffe2ai/caffe2:c2v0.8.1.cuda8.cudnn7.ubuntu16.04
  • Caffe2 v0.8.0, CUDA 8, cuDNN 6: docker pull caffe2ai/c2v0.8.0.cuda8.cudnn6.ubuntu16.04
  • Caffe2 v0.7.0, CUDA 8, cuDNN 6: docker pull caffe2ai/c2.cuda8.cudnn6.ubuntu16.04
  • Caffe2 v0.7.0, CUDA 8, cuDNN 5: docker pull caffe2ai/c2.cuda8.cudnn5.ubuntu16.04

CPU Images<

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/444700.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/news/444700.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/news/444700.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

《盤點那些秀你一臉的秒天秒地算法》(3)

斐波那契之美 斐波那契數列&#xff08;Fibonacci sequence&#xff09;&#xff0c;又稱黃金分割數列、因數學家列昂納多斐波那契&#xff08;Leonardoda Fibonacci&#xff09;以兔子繁殖為例子而引入&#xff0c;故又稱為“兔子數列”。 這個數列就是1、1、2、3、5、8、13…

Linux(15)-

Linux下的編程開發

《盤點那些秀你一臉的秒天秒地算法》(4)

防止新手錯誤的神級代碼 #define ture true #define flase false #difine viod void #define mian main #define &#xff1b; ; 以后有新手問題就把這幾行代碼給他就好啦。 不用額外空間交換兩個變量 a 5 b 8 #計算a和b兩個點到原點的距離之和&#xff0c;并且賦值給…

Linux(16)-

Vim編輯器的使用

php生成有復雜結構的excel文檔

以前都用PHPExcel等工具來生成Excel&#xff0c;但是我們有時候需要非常復雜的樣式&#xff0c;比如有合并單元格和拆分單元格&#xff0c;甚至有顏色&#xff0c;行間距之類的&#xff0c;這樣做起來很費勁&#xff0c;而且你如果使用插件&#xff0c;你也需要學習這里我們可以…

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…

為啥用redis解決會話呢?

什么是會話&#xff1f; 會話可簡單理解為&#xff1a;用戶開一個瀏覽器&#xff0c;點擊多個超鏈接&#xff0c;訪問服務器多個web資源&#xff0c;然后關閉瀏覽器&#xff0c;整個過程稱之為一個會話。 ?會話過程中要解決的一些問題&#xff1f; –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&#xff0c;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&#xff0c;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&#xff1a;102*5&#xff0c;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&#xff1a;“我文章寫的這么好&#xff0c;怎么就沒人看呢&#xff1f;”&#xff1b; 或者這樣想過&#xff1a;“這文章寫得明明比我爛很多&#xff0c;憑什么這么多瀏覽量&#xff1f;”&#xff1b; 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&#xff0c; 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&#xff0c;是否存在一個目標值。該矩陣具有如下特性&#xff1a; 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&#xff08;避免數據冗余和操作異常&#xff09; 函數依賴 A->B A和B是兩個屬性集&#xff0c;來自同一關系模式&#xff0c;對于同樣的A屬性值&#xff0c;B屬性值也相同 平凡的函數依賴 X->Y&#xff0c;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&#xff08;變量&#xff09; 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