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caffe代码分析

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caffepython代码如何用gpu运行、编译、安装Caffe 。如何用pycaffeinterface # Utilizationcaffemodel来识别你要调用你的模型的图像 ， 最简单的方法就是看examples/cpp_classification中的cpp文件，就是这样调用caffe得到分类结果的(如果你还没接触过caffe，你直接按照这个文件操作可能更容易，见我的代码不知道谁没碰过caffe下面 。

1、深度学习工具 caffe在windows上的性能表现真的没有在Linux上好吗个人认为不会有本质区别 。如果有区别的话，基本上可能是:(1)你用的底层数学库不一样，这些底层数学库的速度不一样 。比如说，阿特拉斯和MKL，一般来说MKL会完全获胜 。(2)你用的编译器优化能力不同 。但是caffe比如代码的优化基本没有区别，所以更有可能是下一个 。(3)你打开的优化选项不一样 。

另外@汪峰提到了Cudnn的问题 。据说英伟达在Windows上的Cudnn没有用心运行和优化 ， 也有人说英伟达的Windows驱动没有用心写 。此人未经考证，但如果是真的也不奇怪 。作者:贾链接:来源:知乎版权归作者所有，授权请联系作者 。
【caffe代码分析】
2、如何绘制 caffe网络训练曲线 3、如何用 caffe训练图像分类深度学习模型个人认为有两种不同的导入方式 。第一个是从属库没有gradle文件:1 。通过菜单将模块依赖库导入到项目中:2 .修改app目录下的build.gradle文件 。在依赖项节点 ， 添加编译依赖项代码:CompileProject(:依赖库名称)3 。将依赖项库中build.gradle文件中的版本号修改为app目录中build.gradle文件中的确切版本号 。

4、 caffepython 代码怎么用gpu运行编译并安装Caffe 。但是我在编译caffe时输入makeall命令，得到一个错误:提示找不到hdf5.h，我据此解决 。于是makeall成功了，maketest成功了，makeruntest成功了 。开始第三步:添加python支持 。这一步刚开始看不清楚，就从这里开始参考:编译python时:makepycaffeError:array object . h Solution:sudoaptgetinstallpython numpy，解决了 。
不管Python，Java，C代码，我一般都是先打开SublimeText，改代码 ， 然后编译运行测试 。但是SublimeText的提示和跳转不够强大，或者需要安装各种插件 ， 对于大型C项目，我也是听从大牛的推荐 ， 使用QtCreator，临时体验很好 。BTW，一般来说可以用方便的工具看源代码，所以不存在工具之争，大部分时间可能还是花在vim、bazel之类的命令上 ， 5、如何使用py caffe接口#之利用 caffe模型来识别图像如果你想调用你的模型，最简单的方法就是看examples/cpp_classification中的cpp文件，这个文件教你如何调用caffe得到分类结果(如果你没接触过caffe，建议你直接按照这个文件操作可能会更简单 。我的 。

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