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ubuntu1404下安装caffe及配置python接口pycaffe遇到的各种错误的解决方法

2.提示ImportError:Nomodulenamedgoogle.protobuf.internal我是在电脑上已经配置好了conda并且设置好了环境变量，因此我直接输入如下代码就解决了：如何安装配置anaconda可以看我的另一篇文章：ubutn1404下安装anaconda并进行配置如果没有安装和配置anaconda可以试一下下面的方法：安装好protobuf后进入python解释器测试是否安装成功：importgoogle.protobufimportcaffe3.在编译caffe时或者是在p

Caffe搭建：常见问题解决办法和ubuntu使用中遇到问题

importcaffe时错误提示1.错误提示：ImportError:Nomodulenamedskimage.io解决方法：直接使用终端安装：如果提示不识别pip命令，在Ubuntu14.04下，使用下面命令安装pip包管理软件，也可以使用新立得软件包搜索“scikit-image”安装。问题：解决方法：6.caffe中的python接口和matlab接口配置及常见问题汇总：在配置好了caffe环境之后，我们需要使用到caffe中的接口。而matlab接口特别是python接口需要配置，期间还会遇到各种

ubuntu14.04+GTX960+cuda8.0+cudnn5.1+Theano+Tensorflow安装教程

最后一行会有OK字样安装SciPy进行测试最后一行会有OK字样安装Theano开始测试最后一行会有OK字样，这一步特别慢，我跑了快一个小时，遇到过一个错误，但是不要怕在末尾会显示什么错误，我的错误是缺少一个包，然后用sudoapt-getinstall(包名)安装就好四、最终测试创建test.py文件写入下列代码这时候不要立马运行在用户目录下新建.theanorc配置文件，设置采用GPU替代cpu进行运算：新建配置文件添加如下内容：然后五、Tensorflow安装一句话。。。

Ubuntu16.04+gtx1060+cuda8.0+cudnn8.0+tensorflow安装

4）然后就选择installUbuntu。后面有不同是安装方式，比如擦除硬盘安装Ubuntu或者双系统之类的，我是直接ErasediskandinstallUbuntu。然后就可以看到全新的Ubuntu系统。方法可以参照这里：https://wiki.ubuntu.com.cn/NVIDIA，但是不用完全安装步骤走。的错误，这是由于GCC版本过高，在终端输入cd/usr/local/cuda-8.0/includesudocphost_config.hhost_config.h.baksudogedith

Ubuntu16.04 配置tensorflow gpu版本

为了比较gpu和cpu的性能，使用虚拟环境安装了tensorflow的cpu版本；原来cpu版本数据读取和下载很快！cpu适合做IO和简单逻辑运算和加减，但是gpu不行，gpu不适合做高IO和加减法，但是在做矩阵运算表现十分强悍，我在把mnist数据集下载到本地后，分别使用cpu版本和gpu版本跑tensorflow/tensorflow/models/image/mnist/convolutional.py，结果显示：GPU在矩阵密集运算方面完虐cpu，大概是6倍。

在ubuntu或者min运行环境下安装gpu版本的tensorflow

在/etc/default/grub文件中，修改GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT的值为nomodeset。4，关闭xwindows安装显卡驱动必须先关闭当前xwindows。执行以下命令关闭xwindows：sudoinit3执行完毕后，如有需要，使用以下命令切换tty：Ctrl+alt+FnFn为F1-F8的功能键。5，安装cudacuda和cudnn为nvidia的支持库，tensorflow运行时需要它的支持。7，安装pythonpip和pythondevtensorflow需要

Ubuntu 14.04 for Caffe 环境搭建

以上这些步骤完成之后，会在tbb44_20160526oss目录下产生build目录，里面是编译出来的结果，然后：看到里面有两个目录：linux_intel64_gcc_cc4.8_libc2.19_kernel4.2.0_debug和linux_intel64_gcc_cc4.8_libc2.19_kernel4.2.0_release，分别是debug和release版本。1）下载cuDNN2）安装cuDNN把下载好的cudnn-7.5-linux-x64-v5.0-ga.tgz拷贝到/opt/cud

ubuntu16.04+gtx1080+cuda8.0+opencv3.1.0+cudnn-v5+caffe安装教程

编译编译过程中如果出现如下错误：这是因为ubuntu的g++版本过高造成的，只需要在opencv-3.1.0目录下的CMakeList.txt文件的开头加入：添加之后再次进行编译即可。至此，在ubuntu16.04系统下使用gtx1080显卡+cudnn-v5的开发环境就搭建完成了。

ubuntu16.04+nvidia gt740m+cuda7.5+caffe安装、测试经历

首先说明，这是在笔记本上的安装测试经历，首先安装的win10，然后安装ubuntu16.04双系统，显卡为nvidiagt740mwin10上没有装nvidiagt740m驱动，也就是用的集显，测试发现若装了nvidiagt740m驱动会无法进去ubuntu，重装无数次的经验废话不多说，上车吧，少年一、安装nvidia显卡驱动进入ubuntu系统设置-软件与更新-ubuntu软件，使用的是中科大的