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caffe lstm 源码分析

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可以通过以下方式解决问题:在Ubuntu中 ， 按住ctrl alt t打开终端 ， 键入“python”打开python解释器 ， 输入:importsyssys . path . append(/(yourcaffemaster path)/caffemaster/python)sys . path . append(/(yourcaffemaster path)/ 。

1、python语言文字相关的机器学习库有哪些? (1) CaffeCaffe是一个清晰高效的深度学习框架，也是一个广泛使用的开源深度学习框架 。Tensorflow出现之前，一直是深度学习领域最Githubstar的项目 。Caffe的主要优点是:简单易用 ， 网络结构以配置文件的形式定义，不需要用代码设计网络 。训练速度快 ， 组件模块化，可以很容易地扩展到新的模型和学习任务 。

caffe项目的models文件夹中有很多常用的网络模型，如Lenet、AlexNet、ZFNet、VGGNet、GoogleNet、ResNet等 。㈡张量流1 。概念介绍TensorFlow是一个开源软件库 ， 使用数据流图进行数值计算 。图中的节点表示数学运算 ， 而图的边表示它们之间传输的多维数据数组(也称为张量) 。

2、ubuntu16.04caffe???显示协议版本太低 。try:protocol version确认版本号aptsearchprotoc看是否有新版本 。如果有更新版本，可以aptgetinstallprotocol 。如果没有，就要手动下载源码包 ， 然后删除当前编译的文件夹，从头编译 。不应再次报告此错误 。希望对你有帮助 。

3、如何在Windows环境下配置Caffe1 。配置环境我在笔记本里配置了caffe，配置环境是:Windows764位 cuda6.5 Opencv2.49 VS2013 。假设你在配置caffe之前已经准备好了这些 。本文将给出一些编译后的依赖库 。如果你也用Windows764 bitVS2013，可以直接用 。2.准备依赖库，在Windows下配置caffe 。一个很重要的问题就是依赖库的编译 。

接下来我介绍一下-1需要的依赖库/(如果你也是win764 bitVS2013 ， 可以直接用我提供的依赖库) 。2.1boostboost可以下载源码进行编译，也可以直接下载安装文件 。我用的是后者，方便快捷 。我用的是:boost_1.56_0msvc12.064.exe，请注意下载适合你配置环境的boost版本 。下载完成后 ， 双击运行安装文件 。

4、 caffewindows10vs2013怎么配置1 。配置环境我在笔记本里配置了caffe，配置环境是:Windows764位 cuda6.5 Opencv2.49 VS2013 。假设你在配置caffe之前已经准备好了这些 。本文将给出一些编译后的依赖库 。如果你也用Windows764 bitVS2013，可以直接用 。2.准备依赖库，在Windows下配置caffe 。一个很重要的问题就是依赖库的编译 。

接下来我介绍一下-1需要的依赖库/(如果你也是win764 bitVS2013，可以直接用我提供的依赖库) 。2.1boostboost可以下载源码进行编译，也可以直接下载安装文件 。我用的是后者，方便快捷 。我用的是:boost_1.56_0msvc12.064.exe，请注意下载适合你配置环境的boost版本 。下载完成后，双击运行安装文件 。

5、win7配置 caffe,import caffe时提示Nomodulenamed caffe一般情况下caffe中python相关内容的路径不会添加到python的编译路径中 。可以通过以下方式解决问题:在Ubuntu中，按住ctrl alt t打开终端，键入“python”打开python解释器，输入:importsyssys . path . append(/(yourcaffemaster path)/caffemaster/python)sys . path . append(/(yourcaffemaster path)/ 。
【caffe lstm 源码分析】因为python的编译路径“path”是模型“sys”的一个属性，所以应该先使用命令“importsys” 。好吧，我承认以上方法是治标不治本，python解释器输入上述命令后，使用import caffe没有问题，但重启python解释器后会报错 。

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