Caffe深度学习入门——Ubuntu16.04 + CUDA9.1+cudnn7.5 + opencv3.3.1+python3.5+caffe安装参考博客和跳坑笔记

Caffe深度学习入门——Ubuntu16.04 + CUDA9.1+cudnn7.5 + opencv3.3.1+python3.5+caffe安装参考博客和跳坑笔记

Ubuntu16.04 + CUDA9.1+cudnn7.5 + opencv3.3.1+python3.5+caffe安装参考笔记

Ubuntu16.04 Caffe 安装步骤记录（超详尽）

http://blog.csdn.net/baobei0112/article/details/77996369

还可参考：

Ubuntu 16.04 安装配置Caffe 图文详解

http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138870.htm?_t_t_t=0.9861765928786057

虚拟机下配置 好用：

https://www.2cto.com/kf/201702/597101.html

安装setuptools

http://www.linuxidc.com/Linux/2017-03/142335.htm

好用

http://www.jb51.net/article/118039.htm

https://www.2cto.com/kf/201702/597101.html

4321

caffe训练测试mnist数据集

http://blog.csdn.net/fx409494616/article/details/53008971

浅谈caffe中train_val.prototxt和deploy.prototxt文件的区别

用训练好的caffe model 来进行分类

https://www.cnblogs.com/denny402/p/5111018.html

Ubuntu 16.04远程登录服务器–ssh的安装和配置

http://blog.csdn.net/cs_mary/article/details/54728906

https://jingyan.baidu.com/article/86fae346d246073c48121a40.html

ssh远程登陆linux系统

caffe在ubuntu16.04配置流程

http://blog.csdn.net/umke888/article/details/54864022

Ubuntu16.04部署python2和python3共存的Jupyter Notebook

https://www.cnblogs.com/v5captain/p/6688494.html、

调用caffemodel 来分类

https://www.cnblogs.com/denny402/p/5111018.html

编译 pycaffe时报错：fatal error: numpy/arrayobject.h没有那个文件或目录：

解决：sudo apt-get install python-numpy

然后 make pycaffe

import skimage.io ImportError: No module named skimage.io（编译pycaffe报错）

原因是少了东东：没有安装所谓的skimage.io 模块，所以可以用以下的命令来安装：

1. sudo pip install scikit-image

2.sudo apt-get install python-skimage

以上两种方式任选一个命令输入安装好这个包即可。

import caffe 报错：UnicodeDecodeError: ‘ascii’ codec can’t decode byte 0xef in position 6: ordinal not in range(128)

http://dacoolbaby.iteye.com/blog/2035125

对需要 str->unicode 的代码，可以在前边写上

import sys

reload(sys)

sys.setdefaultencoding(‘utf8′)

把 str 编码由 ascii 改为 utf8 (或 gb18030)

python中import caffe提示no module named google.protobuf.internal

回到终端，重新装下protobuf

Pip install protobuf

然后进入调用，就可以了。

cd ~/caffe/python

python

import caffe

编译caffe下的mnist数据报错

linux Error parsing text-format caffe.SolverParameter: 32:12: Message type “caffe.SolverParameter” has no field named “Solver_mode”.

原因：由于修改lenet_solver.prototxt文件时，多打了几行空格，且solver_mode不小心改成了Solver_mode，修改回来即可完好运行。

create_cifar10.sh 转换cifar10数据集时报错： Check failed: data_file Unable to open train file #2

解决方案：下载的cifar10数据集，linux下自动解压缩时压缩错误，少了几个batch文件造成的数据不完整。可以手动解压缩，保证有6个大小为30010kb大小的数据bin文件，放到指定位置上，然后重新运行create_cifar10.sh 。



服务器下：

Import caffe 报错：

Traceback (most recent call last):

File “”, line 1, in

File “caffe/init.py”, line 1, in

from .pycaffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, RMSPropSolver, AdaDeltaSolver, AdamSolver, NCCL, Timer

File “caffe/pycaffe.py”, line 13, in

from ._caffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, \

ImportError: No module named _caffe

解决方案：重新make pycaffe

Ubuntu16.04+CUDA9.1+cudnn 7.05 +caffe+python2.7

Make runtest 时报错

F1225 02:30:28.969661 11193 cudnn_softmax_layer.cpp:15] Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (4 vs. 0) CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

解决方案：

（1）：

gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333)

sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options))

这个方法对我来说不管用，还是之前的错误；

(2):执行 sudo rm -f ~/.nv 解决问题

参考：https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/6698

（3）显卡被占用。刚刚用syder跑了一下tensorflow，显卡被占用了没关，我关掉spyder就好了

F1225 02:53:47.183087 12262 math_functions.cu:130] Check failed: status == CUBLAS_STATUS_SUCCESS (1 vs. 0) CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED

Jupyter运行时出现下面的错误：Unexpected error while saving file: arma/Untitled.ipynb [Errno 13] Permission denied:

jupyter notebook 权限不允许的解决方案

blog.csdn.net/u014497625/article/details/76549220