问题标签 [pycaffe]
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python - 导入caffe时出错
对于 DeepDream 或其他深度学习项目，构建 Caffe 环境。
我为 PyCaffe 安装了所需的软件包，并将 PYTHONPATH 设置为 caffe/python。
但是，当我在 python 上导入 caffe 时：
发生如下错误。如何解决这个问题？
python - 重定位 R_X86_64_32S 对 `_Py_NotImplementedStruct' 在制作共享对象时不能使用；使用 -fPIC 重新编译
我在 Centos 7 (512MB) 上运行后收到此错误消息。
或者
错误信息
python - 构建pycaffe时找不到hdf5库
跑步时
我们最终会缺少hdf5库。
请注意，这些库的每个可能的组合都已安装在此ubuntu 15.10系统上。
现在我意识到这太过分了..但是一次添加了一个-然后我们make pycaffe在添加另一个之前重试了..我们只是想确保丢失的hdf5库不是核心问题。
更新响应@jon提供的答案
并且在Makefile.config：
python - 如何使用 Spark 和 Caffe 对图像进行分类
我正在使用 Caffe 进行图像分类，我可以使用 MAC OS X、Pyhton。
现在我知道如何使用 Caffe 和 Spark python 对图像列表进行分类，但如果我想让它更快，我想使用 Spark。
因此，我尝试对 RDD 的每个元素应用图像分类，RDD 是从 image_path 列表创建的。但是，Spark 不允许我这样做。
这是我的代码：
这是图像分类的代码：
这段代码生成 Caffe 参数并在 RDD 的每个元素上应用分类图像方法：
可以看到，这里我尝试广播caffe参数，，transformer_bc = sc.broadcast(transformer)错误net_bc = sc.broadcast(net)
为：
RuntimeError：未启用“caffe._caffe.Net”实例的酸洗
在我进行广播之前，错误是：
驱动程序堆栈跟踪.... 引起：org.apache.spark.api.python.PythonException: Traceback (最近一次调用最后):....
那么，你知道吗，有什么方法可以使用 Caffe 和 Spark 对图像进行分类，同时也可以利用 Spark？
machine-learning - 我如何升级我的 caffe 模型，这样每次我使用它时它都不会“升级”
我正在将 caffe 与 python（pycaffe）一起使用。我正在使用模型 zoo 中预建的 alexnet 模型。
从这个页面： https ://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_alexnet
每次我使用模型时，使用以下代码：
caffe 告诉我文件格式旧，需要升级文件。这不应该只发生一次吗？
如何正确升级文件，以免每次都发生这种情况。
caffe - 我从 ipython“导入 caffe”，但得到了“RuntimeWarning”。如何解决？
我已阅读文章“Ubuntu 安装 -- 使用 64 位处理器的 Ubuntu 14.04 指南”。来自 Github 网站（https://github.com/tiangolo/caffe/blob/ubuntu-tutorial-b/docs/install_apt2.md）。现在，我打开 IPython 来测试 PyCaffe 是否正常工作。我输入“ipython”命令，进入ipython页面。
然后，我输入命令“import caffe”，但收到以下警告：
/root/code/caffe-master/python/caffe/pycaffe.py:13:RuntimeWarning: to-Python 转换器，用于 boost::shared_ptr > 已注册；第二种转换方法忽略。从 ._caffe 导入网络、SGDSolver、NesterovSolver、AdaGradSolver、\
/root/code/caffe-master/python/caffe/pycaffe.py:13: RuntimeWarning: to-Python converter for boost::shared_ptr > 已经注册；第二种转换方法忽略。从 ._caffe 导入网络、SGDSolver、NesterovSolver、AdaGradSolver、\
/root/code/caffe-master/python/caffe/pycaffe.py:13: RuntimeWarning: to-Python converter for boost::shared_ptr > 已经注册；第二种转换方法忽略。从 ._caffe 导入网络、SGDSolver、NesterovSolver、AdaGradSolver、\
请您帮忙给我一些解决它的建议吗？
machine-learning - 为什么这个卷积的输出有这些维度？
我正在尝试在 Caffe 中复制卷积的输出。
据我了解，Caffe 使用 im2col 算法将 nD 数组转换为矩阵并将它们相乘。但是，Caffe 中输出的维度让我感到困惑。
使用 ImageData 层，我输入了 4 个尺寸为 150x149 的图像，批量大小为 4。Caffe 创建了一个尺寸为 4x3x149x150 的 4D 数组。
我将这些与一个卷积层进行卷积，该卷积层的滤波器大小为 7，步幅为 1（num_output = 1 & bias = 零向量）。这意味着重量的尺寸为 1x3x7x7。据我了解，如果步幅为 1，则应将过滤器应用于每个元素，并且输出应具有与输入相同的尺寸。然而，我得到的是以下维度的输出：4x1x143x144。
我不明白这怎么可能。如何在 Matlab（或其他）中执行相同的操作？
你如何从输入到输出？
python - 导入 caffe 给出 Runtimewarning
我按照此链接http://hanzratech.in/2015/07/27/installing-caffe-on-ubuntu.html在我的系统上安装了 caffe 。我能够安装它而没有任何错误，但是当我在 python 终端中导入 caffe 时，它给了我这个警告。为什么会发生这种情况以及如何将其删除的任何原因。
我正在使用一个虚拟机，我在其中安装了具有 Ubuntu14.04 的 caffe
caffe - 如何测试使用 mnist 数据集创建的模型
我是 caffe 的新手，因此试图玩弄 MNIST dataset 。我运行了以下命令
我没有更改 caffe 中的任何文件，并且只执行了上述 3 行。
我的 example/mnist 文件夹结构如下：
我想测试通过传递大小为 256*256 但不知道如何做的图像创建的模型，并想使用 python 来做。任何帮助，将不胜感激 。
python-2.7 - 通道交换需要与 caffe 中的输入通道错误具有相同的维数
我是 caffe 的新手，因此试图使用 MNIST 数据集构建模型，我执行了以下说明：
在最后一条指令的末尾，控制台上打印了一系列输出，最后几行是：
我现在尝试使用在examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel中创建为binay proto文件的模型
我运行了以下命令，将我的图像作为测试模型的输入：
我的图像是灰度 256*256 图像（我什至尝试过使用 256*256 RGB 图像）
但是发生错误说：
我没有更改任何文件，除了我添加了这些代码行的分类.py：
我的 ./examples/mnist 文件结构：
./data/mnist 的文件结构：
任何帮助，将不胜感激。