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2018年5月10日
Windows10+CUDA8.0+VS2015+CUDNN5下配置caffe
摘要: 【转】https://blog.csdn.net/zhj_matlab/article/details/69943869
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posted @ 2018-05-10 13:27 Wenism
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2018年4月10日
DeepLearning4J 环境搭建【转】
摘要: 深度学习Deeplearning4j eclipse 开发环境搭建 eclipse设置deeplearning4j开发环境:手动添加jar包 https://deeplearning4j.org/cn/eclipse eclipse maven设置deeplearning4j开发环境 https:/
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posted @ 2018-04-10 10:54 Wenism
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2018年2月28日
MxNet C++和python环境配置
摘要: MxNet C++和python环境配置 安装文件: 1、为了与python已经安装好的版本一致,在这个网站下载mxnet 1.0.0的源码 https://github.com/apache/incubator-mxnet/releases/tag/1.0.0 2、需要opencv、openBLA
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posted @ 2018-02-28 20:01 Wenism
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2018年2月7日
Vmvare + Ubuntu 16.04环境搭建 + 相关软件安装配置笔记【深度学习】
摘要: 前言 由于学习与工作的需要,加上之前配置好的vmmachines都损坏了,我就重新弄一个ubuntu虚拟机,配置一下环境,给自己留个记录 1、文件 2、配置过程 1、在Vmware中新建虚拟机,自定义->稍后再安装操作系统,设置中选择自定义的ISO映像文件作为磁盘载入,进行安装 2、打开虚拟机,基本
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posted @ 2018-02-07 11:28 Wenism
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2018年1月30日
caffe-windows环境配置(github上官方BVLC/caffe的推荐配置方法详解)
摘要: 【转载来的文章:如有侵权,请联系我!我将马上删除!】 首先声明一下,如标题,本教程是caffe在windows系统上的配置方法,而且是github上官方BVLC/caffe目前推荐的配置方法,并不是使用微软的caffe-windows。之前很多人是用的微软的caffe配置,本教程真不是。 适用平台
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posted @ 2018-01-30 15:29 Wenism
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pycaffe + anaconda2 + python2.7.配置
摘要: 1、首先要把caffe-windows用VS2013编译好(这一步很多门道,很麻烦很多坑),编辑props文件,使python支持选项开启,单独编译pycaffe项目就可以 2、将生成的在build/x64下面的pycaffe文件中的caffe文件夹拷贝到annaconda2的site-packag
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posted @ 2018-01-30 15:02 Wenism
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2018年1月16日
Cmake编译opencv下载不了ffmpeg时的解决办法
摘要:
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posted @ 2018-01-16 09:56 Wenism
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2017年11月1日
【Win7 x64】+【annaconda3】+ 【python3.5.2】+【tensorflow-gpu】 [最终配置 gtx 940mx + Cuda8.0+cudnn v5.1 + tensorflow-gpu1.0.0 ]
摘要: 1、安装cuda Toolkit 和cudnn (百度云可下载,版本需要对应) 2、配置环境变量: 3、安装cudnn(需要拷贝一些dll和lib来进行配置) 4、进入cmd,找到anaconda3的pip路径,用下面的命令来执行,可以卸载cpu版本的tensorflow,安装gpu版本的tenso
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posted @ 2017-11-01 00:16 Wenism
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2017年10月30日
tensorboard的使用
摘要: 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on: 2017/10/29 4 @author : Shawn 5 function : 6 """ 7 import tensorflow as tf 8 from tensorflow.examples.tut
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posted @ 2017-10-30 21:13 Wenism
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2017年10月18日
windows + python3.5.2 + anaconda3 + dlib 安装配置
摘要: 首先下载boost库,根据提示:1)运行 bootstrap.bat. 生成三个文件,其中包括b2 -- bootstrap.bat2)运行b2 -- b2 install3) 利用b2编译库文件 -- b2 -a --with-python address-model=64 toolset=msv
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posted @ 2017-10-18 17:30 Wenism
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