03 2018 档案
摘要：首先你不能登录该服务器，直接打开命令行，你必须还在自己的ip名下： 其次你要用以下命令来向服务器传输文件夹，参数r代表递归的传送这个文件夹 或者用以下的命令获取文件夹：
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摘要：原因一: 没有将caffe的路径export 觉得自己可能找不到的，去你caffe解压吧里面看看你的python文件夹，如果有，那么看看属性就有路径了。用ubuntu，路径是最基础的东西，一定要知道怎么写，怎么表达。 原因二： 没有在make all之后make caffe 烫头发真是消耗时间，没想
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摘要：这事cpu版本的错误，我看到的解决方法如下： 由于这是作者自己改的caffe，而且版本比较老，所以可以做如下改动： 将upsample_layer.cpp中的第127,128行直接注释掉： 然后 也就是重新编译caffe，因为这个cpp是caffe代码，所以必须重新编译caffe才可以。
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摘要：1.http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 2.安装driver，安装cuda，安装cudnn（cpu版本） 3.安装anaconda 4.进入到依赖文件夹比如我用python我就进入/caffe/pyhton，输入： 5.编辑你自己的Mak
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摘要：export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATHexport PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH export PYTHONPATH=/dev/LT/SegNet/caffe-segn
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摘要：从各种主流的软件安装anaconda，却不知道这个是什么用的，只把他当作包的集合，library的library显然是只用了最基础的功能。很多代码严格限制了安装包版本，那么利用anconda就可以随意配置，随意切换，再也不担心服务器了。下面以protobuf，libprotobuf为例说明问题。 所
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摘要：在ubuntu系统中，我的tmp文件夹只有几百k，偏偏很系统信息，各种log都要存在tmp里面，tmp空间不足不仅会导致你的实验无法进行，甚至下载一个蜡笔小新都下载不了。 我试过创建一个假冒的tmp文件，然后再在路径里面骗系统，告诉他这就是你儿子，然而不管事，只有在我export的那个命令行里面好使
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摘要：http://blog.csdn.net/e01528/article/details/79532462 上面这个博客的命令行不可能成功的 会出现如下错误： configure: WARNING: you should use --build, --host, --targetconfigure:
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摘要：这个方法虽然简单，但是我们有完美的利用anaconda的解决方案，能够解决服务器上大家版本冲突，你想要几个环境就可以建立几个完全不冲突的环境，算是一本万利，教程在http://www.cnblogs.com/SweetBeens/p/8650460.html，推荐用这种方法。当然docker更好一些
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摘要：GA2版本的，下图官方给的命令，在这里说一下，用apt的时候，要指明install的版本cuda-8-0与cuda-9-1会莫热男装9-1所以如果诺你安装过9.1并且没有移动他的安装包，那么你在apt安装的时候要改下下图的第三条命令 如果你用的deb安装，可以不用卸载以前的deb9.1,直接用更改过
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摘要：卸载分安装途径 runfile deb 这两种安装方式的卸载方式不同，毕竟在你电脑上文件夹的形式都不同。 具体的看： https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#system-requirements 而
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摘要：参考： https://www.cnblogs.com/damonxu/p/6434265.html http://blog.csdn.net/striker_v/article/details/51920627 https://www.cnblogs.com/Norlan/p/5196920.ht
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摘要：首先明确，这是make runtest的错误，所以一定不能是代码问题。一定是我的配置问题。虽然是segnet作者改得caffe，但是应该没有问题。不过我还是打算用官方的caffe跑一下试试。 我之前那篇教程，安装教程http://www.cnblogs.com/SweetBeens/p/852513
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摘要：GPU驱动：R390 cuda：9.1 gcc：5.4.0 anaconda：2 GPU运算能力：2.1 CPU：8G 系统：ubuntu 16.04 x86_64 安装一般依赖项： 还有官网提到的： BLAS via ATLAS, MKL, or OpenBLAS. Boost >= 1.55 p
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摘要：教程来自官网：https://docs.docker.com/install/linux/docker-ce/ubuntu/#extra-steps-for-aufs 这个很流行，而且我也喜欢这个概念，我喜欢新鲜的东西（可以说相当的井底之蛙了）。所以尝试安装： 首先是仓库的选择，两种，核心在4之上可
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摘要：以上就是在调整了图片大小，unsampled错误 消失之后，新出现的错误。 在改了solver，inference，train.prototxt三个文件里面类的种类之后，出现了这个错误，初步猜测是由于我的cpu跑不，前面解释过我的gpu太差装不上cuda 所以之后有两种方案来试探是否是跑不起来： 测
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摘要：如题，批量改变大小，保持标签不变，不明白什么是标签没关系，不影响，这只是一个额外优点。
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摘要：我的数据库是NYU vesion1,大小是640×480,长乘高，segnet用的数据库是480×360.如果直接用会出现unsampled的错误，unsampled的参数是长30,高23. 考虑改变数据大小： 使用matlab默认的imresize函数进行调整大小 出现新问题：resize会不会改
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摘要：我用的是CPU版本，实验室的机子GPU运算能力只有2,不能装GPU版本。请允悲。 那么命令就是：SegNet/caffe-segnet/build/tools/caffe train -solver SegNet/Models/segnet_solver.prototxt 这个命令是这么回事，你cd
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摘要：本次使用的是svn 我的是ubuntu 只能下载文件夹，不能下载文件
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摘要：我只改了两个数字，然后，所有错误，不翼而飞，两天折腾，全是穷折腾。 事情是这样的，除了官方说法，其他不带官方doc的教程都是耍流氓。 有人说，官方说anaconda+python非常简单好配置，为什么，我这么多错误，最后不得不用pip，因为官方配置文档，就是makefile.config里面是ana
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摘要：在caffe文件夹目录里面，安装好了anaconda3的纯cpucaffe，test时除了如下问题，我检查了link，没问题，于是 /usr/bin/ld: warning: libhdf5_hl.so.100, needed by .build_release/lib/libcaffe.so, n
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摘要：LD -o .build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0/usr/bin/ld: 找不到 -lpython3.5mcollect2: error: ld returned 1 exit statusMakefile:572: recipe for target '.bui
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摘要：参照https://www.cnblogs.com/burningTheStar/p/6986048.html在先后克隆，并且get install之后，让进入源码根目录，我是小白，于是就这一句话我查了一个多小时： 1找不着源码根目录，于是百度谷歌还是找不着 2那就试试别的教程，看看有没有说这个所谓
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