深度学习Caffe平台开发环境准备——2.python命令行中import caffe报错的解决方案
来源:互联网 发布:飞升十方神器升级数据 编辑:程序博客网 时间:2024/05/16 14:40
一、问题
在成功编译caffe的源码之后,可以在python环境中使用caffe。
在Ubuntu环境下,打开python解释程序,输入import caffe时:出现以下错误
>>>import caffe
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: No module named caffe
二、解决思路
基本思路是把caffe中的python导入到解释器中
三、解决方法
第一种方法:设置环境变量
在终中输入:
export PYTHONPATH=~/caffe/python #caffe的路径下面的python
则该终端起作用,关掉终端后或重新打开一终端,则失效。
放到配置文件中,可以永久有效果,命令操作如下:
A.把环境变量路径放到 ~/.bashrc文件中
sudo echo export PYTHONPATH="~/caffe/python" >> ~/.bashrc
B.使环境变量生效
source ~/.bashrc
第二种方法:通过代码来实现
在每个python代码中使用以下代码: (这个方法在写python代码时有用)
caffe_root = '~/caffe/python '
import sys
sys.path.insert(0, caffe_root + 'python')
import caffe
0 0
- 深度学习Caffe平台开发环境准备——2.python命令行中import caffe报错的解决方案
- 深度学习Caffe平台开发环境准备——1.python 引用Matplotlib 显示不出图的解决方案
- 深度学习Caffe平台开发环境准备——2.使用Eclipse的插件PyDev配置Python开发环境
- 深度学习Caffe平台开发环境准备
- Caffe深度学习入门——python命令下import caffe报错
- 深度学习Caffe平台开发环境准备——1.buntu下安装eclipse
- 深度学习Caffe平台安装前环境准备——1.Ubuntu下在线安装、卸载JDK
- 深度学习Caffe平台安装——Ubuntu安装CPU模式的caffe
- 深度学习基础教程——caffe环境的搭建
- Caffe环境的准备
- 深度学习之caffe入门——caffe环境的配置(CPU ONLY)
- 深度学习框架Caffe的环境搭建
- 深度学习平台Caffe环境搭建【CPU版】
- 深度学习平台Caffe环境搭建【GPU版】
- Caffe深度学习入门——python调用caffe训练好的模型检测单帧图片
- 深度学习笔记1 ——Ubuntu16.04下caffe环境的配置(仅CPU)
- 【深度学习】笔记11:python caffe报错:No module named google.protobuf.internal
- 【深度学习】笔记14 windows下caffe的python接口的配置(数据的可视化环境)
- 构建乘积数组
- Qt在任务栏使程序最小化
- C++学习之STL初理解
- POJ 1094差分约束系统拓扑排序
- 表示数值的字符串
- 深度学习Caffe平台开发环境准备——2.python命令行中import caffe报错的解决方案
- Python-初踏编程之路
- 什么叫做java容器,什么又叫做java框架,有什么严格意义上的划分吗?
- C++面试
- 字符流中第一个不重复
- bat脚本学习
- 最大费用循环流(帮助小罗拉,uva 1659)
- Vitamio多媒体开发框架
- 2016世界奇妙物语--我们最大的荣誉不是不会倒下