打算安装caffe, 依赖了一堆东西， ubuntu的用户会方便写，可以直接apt-get install 我是fedora的忠实粉丝，这次有点受苦。 不过通过google， 不到一下午就已经成功安装caffe的dev版，其中问题最难解的是 gflag, glog.  本人的glibc 版本不高，所以rpm包也用不起来(需要libc.so.6)。所以最终选择源码编译。 先装gflag, 然后装 g

1.      Boost库：它是一个可移植、跨平台，提供源代码的C++库，作为标准库的后备。 在Caffe中用到的Boost头文件包括： (1)、shared_ptr.hpp：智能指针，使用它可以不需要考虑内存释放的问题； (2)、date_time/posix_time/posix_time.hpp：时间操作函数； (3)、python.hpp：C++/Python互操作； (4)、make_

LevelDB库 它是google实现的一个非常高效的Key-Value数据库。它是单进程的服务，性能非常高。它只是一个C/C++编程语言的库，不包含网络服务封装。caffe主要使用该数据库来存储传入训练的图片数据与label。 LMDB库 它是个和levelDB类似的key/value存储库，是由OpenLDAP项目的Symas开发的。使用内存映射文件，因此读取的性能跟内存数据库一样，其大小受限

[========] 1. caffe介绍 caffe是一个训练卷积神经网络的工具，其能够非常好的支持CNN，最新版本整合了RNN。caffe提供python和matlab的借口，能够简单有效地进行编程和使用。 2. caffe安装 2.1 caffe版本选择 官网版本 版本随时更新 https://github.com/BVLC/caffe R-CNN caffe v0.999版 https:/

文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com  |  CSDN  |  简书 Caffe是一个开源的深度学习框架，其实现依赖于许多其它的库，下面将分别介绍Caffe所需的依赖库。 1. OpenCV OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉库。OpenCV是由英特尔公司发起并参与开发，以BSD许可证授权发行，可以在

参考于：Caffe源码中各种依赖库的作用及简单使用_Linux编程_Linux公社-Linux系统门户网站 1. Boost库：它是一个可移植、跨平台，提供源代码的C++库，作为标准库的后备。 在Caffe中用到的Boost头文件包括： (1)、shared_ptr.hpp：智能指针，使用它可以不需要考虑内存释放的问题； (2)、date_time/posix_time/posix_time.hp

1.      Boost库：它是一个可移植、跨平台，提供源代码的C++库，作为标准库的后备。 在Caffe中用到的Boost头文件包括： (1)、shared_ptr.hpp：智能指针，使用它可以不需要考虑内存释放的问题； (2)、date_time/posix_time/posix_time.hpp：时间操作函数； (3)、Python.hpp：C++/Python互操作； (4)、make_

glog安装： 1. Google Logging Library（glog），下载地址：https://code.google.com/p/google-glog/，然后解压安装：  tar zxvf glog-0.3.3.tar.gz cd glog-0.3.3 ./configure  make  sudo make install 如果没有权限就chmod a+x glog-0.3.3 -

今天在使用caffe的画图工具时，大致出现如下错误： AttributeError: 'google.protobuf.pyext._message.RepeatedScalarConta' object has no attribute '_values' 这是因为caffe不支持protobuf-3.0以上的版本 需要重新安装protobuf: pip install protobuf==2.