caffe安装好后lib没有配置到/usr/lib或/usr/local/lib中，需手动配置：
export LD_LIBRARY_PATH=/path_to_your_caffe/build/lib/:$LD_LIBRARY_PATH
https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/issues/148
解决： ./netapp.bin: error while loading shared libraries: libcaffe.so.1.0.0: cannot open shared object file: No such file or directory 运行时报错（caffe）
•
Caffe
赞 (0)
微信扫一扫 
支付宝扫一扫
Caffe的Solver参数设置
上一篇
2023年4月8日
相关文章
-
Jetson tx2的tensorflow keras环境搭建
其实我一直都在想，搞算法的不仅仅是服务，我们更是要在一个平台上去实现服务，因此，在工业领域，板子是很重要的，它承载着无限的机遇和挑战，当然，我并不是特别懂一些底层的东西，但是这篇博客希望可以帮助有需要的人。 首先我们回到原点，就是jetpack 3.3刷完机后，现在要装tensorflow和keras。自然的，我们可以想到，需要 miniconda或anac…
-
李沐第十四课-实现、训练和应用循环神经网络
两个问题： 1，如何初始化RNN中的初始隐含层H0 2,如何利用RNN最后输出的隐含层Hn， 如下图中所描述的(1)(3)作为一个batch_size,(2)(4)作为一个batch_size,这样就可以实现(1)的最后一个隐含层H3可以作为下一个batch_size的(2)的初始隐含层。
-
【OpenCV学习】图像卷积滤波
作者：gnuhpc 出处：http://www.cnblogs.com/gnuhpc/ #include “cv.h” #include “highgui.h” #include <stdio.h> int main(int argc,char **argv) { IplImage *src=/blog.armyourlife.info/0,*d…
-
转载：cnn学习之卷积或者池化后输出的map的size计算
相信各位在学习cnn的时候，常常对于卷积或者池化后所得map的的大小具体是多少，不知道怎么算。尤其涉及到边界的时候。 首先需要了解对于一个输入的input_height*input_widtht的图像，在卷积或者池化的时候，经常需要加padding，这是为了处理边界问题时而采用的一种方式，于是原输入就变成了下图所示： 对于输出的size计算 如下图：…
-
Pytorch-卷积神经网络CNN之lenet5的Pytorch代码实现
先说一个小知识，助于理解代码中各个层之间维度是怎么变换的。 卷积函数：一般只用来改变输入数据的维度，例如3维到16维。 Conv2d() Conv2d(in_channels:int,out_channels:int,kernel_size:Union[int,tuple],stride=1,padding=o): “”” :param in_channel…
-
caffe-windows的配置
本文主要介绍官方给出的caffe-windows的配置及如何训练mnist数据集，介绍的比较基础，大神请绕道 1、环境：windows 10\CUDA7.5\cuDNN\VS2013 2、GPU计算环境准备（没有GPU的同学可以跳过此步） （1）首先下载并安装CUDA7.5，下载界面如图1： 图 1：CUDA7.5的下载界面 （2）下载cuDNN，注意要下载…
-
keras中调用tensorboard：from keras.callbacks import TensorBoard
from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressor import numpy as np from sklearn.model_selection import tra…
-
1×1卷积核理解
1*1的卷积核在NIN、Googlenet中被广泛使用，但其到底有什么作用也是一直困扰的问题，这里总结和归纳下在网上查到的自认为很合理的一些答案，包括1）跨通道的特征整合2）特征通道的升维和降维 3）减少卷积核参数（简化模型） 在我学习吴恩达老师Deeplearning.ai深度学习课程的时候，老师在第四讲卷积神经网络第二周深度卷积网络：实例探究的…
