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window环境下py3.5和vs2017编译的 caffe【无GPU加速】 评分:

由于caffe安装环境非常麻烦,所以提供事先编译好的动态链接库。下载后直接解压到python的site-packages就好
2019-04-27 上传大小:3.54MB
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Win10下用VS2017配置Caffe开发环境(CPU版本)
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Win10X64 下 VS2017 编译的X64位 Caffe, 静态编译,MT,无任何dll,无需VS运行库,支持Python caffe.exe classification.exe compute_image_mean.exe convert_cifar_data.exe convert_imageset.exe convert_mnist_data.exe convert_mnist_siamese_data.exe device_query.exe extract_features.exe finetune_net.exe net_speed_benchmark.exe test_n

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OpenCV3.3中的DNN模块实现实例,安装3.3版本及以上的opencv版本,本例用于测试该dnn模块在图像识别中的作用,资源中有完整的代码以及bvlc_googlenet.caffemodel以及测试图片。

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Windows下caffe安装详解(仅CPU) 训练测试mnist数据集

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window编译caffe

window下编译的caffe cpu 版本 window 下编译的caffe

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Caffe编译的配置文件Makefile.config(环境:OpenBLAS,Anaconda,无GPU)

主要修改项: 1. 无GPU; 2. 使用了OpenCV 3; 3. 使用了OpenBLAS; 4. 使用了Anaconda。 具体请见 http://blog.csdn.net/u010391437/article/details/73703200 这篇博客的第9步。

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编译好的Caffe2压缩包

用VS2017编译好的caffe2,个人编译的话会遇到非常多的问题。

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VS2017安装caffe所需thirdparty文件

git clone happynear的caffe代码库,下载本文件并解压到caffe根目录/windows文件夹下即可使用

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windows下caffe编译的python接口

..\caffe-master\Build\x64文件夹下的Relesase文件打包,已经编译好了的,可以直接用。

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caffe安装所需nuget依赖库,配合VS2013+微软caffe使用

windows-caffe安装所需nuget包(太大,分两部分上传),配合VS2013+微软caffe使用。

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编译好的caffe

下载编译好的caffe包后,解压,将包放到参考目录下D:\Anaconda3_64\envs\py27\Lib\site-packages,运行python,import caffe,如果有错, 先import numpy 即可

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Caffe-SSD编译配置文件修改Makefile和Makefile.config

安装配置caffe-ssd过程中遇到的坑主要来自配置文件的设置,因此Makefile和对应config的设置异常重要。附件包含了CPU和GPU版的配置,Python2.7和Python3.5的配置。另,ssd安装配置过程及可能遇到的坑见https://blog.csdn.net/lukaslong/article/details/81390276

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Win-Caffe:Visual Studio 2015, CPU only, Python 3.5

caffe1.0 Windows release版本:Visual Studio 2015, CPU only, Python 3.5

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