ubuntu16.04 cuda8.0 cudnn6.0 faster-rcnn配置
来源:互联网 发布:数据科学实战 编辑:程序博客网 时间:2024/06/15 00:53
参考:
http://blog.csdn.net/nicky_lyu/article/details/53181434
http://blog.csdn.net/u012841667/article/details/53436615
http://www.cnblogs.com/zjutzz/p/6034408.html
step 1. 安装常用的dependencies
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libhdf5-dev
sudo apt-get install –no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev
sudo apt-get install python-dev
sudo apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
sudo pip install cython
sudo pip install easydict
先占坑 ,等我装完了写
解决办法:
1).将/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/include/caffe/util/cudnn.hpp 换成最新版的caffe里的cudnn的实现,即相应的cudnn.hpp.
2).将/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/src/caffe/layer里的,所有以cudnn开头的文件,例如cudnn_lrn_layer.cu,cudnn_pooling_layer.cpp,cudnn_sigmoid_layer.cu。
都替换成最新版的caffe里的相应的同名文件。
src/caffe/layers/cudnn_relu_layer.cpp: In member function ‘virtual void caffe::CuDNNReLULayer<Dtype>::LayerSetUp(const std::vector<caffe::Blob<Dtype>*>&, const std::vector<caffe::Blob<Dtype>*>&)’:
src/caffe/layers/cudnn_relu_layer.cpp:16:45: error: ‘activ_desc_’ was not declared in this scope
cudnn::createActivationDescriptor<Dtype>(&activ_desc_, CUDNN_ACTIVATION_RELU);
^
make: *** [.build_release/src/caffe/layers/cudnn_relu_layer.o] 错误 1
将./include/caffe/layers的,所有以cudnn开头的文件,例如cudnn_conv_layer.hpp,cudnn_lcn_laye.hpp</p> 都替换成最新版的caffe里的相应的同名文件
运行faster-rcnn里的demo
- cd py-faster-rcnn/tools
- ./tools/demo.py
我出现了一个问题,说需要安装 python-tk
用以下命令安装
sudo apt-get install python-tk
----------------------------更新----------------------------------------------
在用faster rcnn训练时 遇到错误
pb2.text_format.Merge(f.read(), self.solver_param) AttributeError: 'module' object has no attribute 'text_format'
经过google之后发现是protobuf的本版发生了变换,之前在配置caffe的时候手动安装了protbuf,版本是2.5.0,后来安装了tensorflow 我回忆了一下,protobuf的版本貌似是发生了变换。
所以解决办法:sudo pip install protobuf==2.5.0
刚才又发现一个新的解决方法:
在文件./lib/fast_rcnn/train.py增加一行import google.protobuf.text_format 即可解决问题
faster rcnn 训练 遇到 numpy.core.multiarray 错误
解决办法:
更新到最新的numpy版本 pip install -U numpy
又遇到新的问题:
numpy.float64' object cannot be interpreted as an index
解决办法
http://m.blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/77278329
- ubuntu16.04 cuda8.0 cudnn6.0 faster-rcnn配置
- faster rcnn配置 cuda8.0
- ubuntu16.04 caffe+cuda8.0+cudnn6.0+opencv2.3.14 配置
- Ubuntu16.04+GT720M + Cuda8.0+py-faster-rcnn(caffe)
- ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn6+tensorflow安装
- Ubuntu16.04+GTX1070+cuda8.0+cudnn5.1配置faster-rcnn的方法
- Ubuntu16.04+CUDA8.0+OpenCV3.1+python+caffe+faster-rcnn环境配置
- Ubuntu16.04+cuda8.0+cudnnV5.1配置faster-rcnn的方法
- Ubuntu16.04+Cuda8.0+OpenCV3.1.0+Caffe+Faster RCNN配置总结
- Ubuntu16.04 cuda8.0 cudnn v5.1 caffe py-faster-rcnn配置
- Ubuntu16.04 cuda8.0+cudnn5.1 opencv3.3 caffe-faster-rcnn 服务器配置
- Ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn5.1配置faster-rcnn的方法以及训练自己的数据出现的问题
- Ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn6.0+tensorflow(一)
- Ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn6.0+tensorflow(二)
- Ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn6.0+tensorflow(三)
- Ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn6.0+tensorflow(四)
- Ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn6.0+tensorflow+anaconda
- Ubuntu16.04+Titan Xp+Tensorflow1.3+Cuda8.0+CuDNN6
- 优秀的Web程序员是怎么样练成的
- [LeetCode] 145. Binary Tree Postorder Traversal
- 进程间通信方式总结
- Qcom spk protect 的流程
- DOM的基本操作
- ubuntu16.04 cuda8.0 cudnn6.0 faster-rcnn配置
- 索引,事务,视图
- Matplotlib基础教程
- SpringBoot使用多实例QUARTZ出现重复执行问题
- AVFoundation学习笔记(三): 媒体捕捉、读取及写入
- Zabbix安装配置
- JAVA笔记
- 有关ActiveMQ(二)
- 反转链表java实现