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tiny dnn 源码分析

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请叫我darknetconvweights！注:1 。测试软件:Ubuntu 14.04 CUDA 7.5 Cudnn5.0 OpenCV 2 . 4 . 10(titanx)2 ， 如果你复制的一些终端命令无法在终端运行，请注意英文全角半角的问题，您可以在终端中输入命令，而无需复制和粘贴命令的第一部分:DAR，终端输入:gitclone修改makefile: cpu设置:gpu0 ， opencv1，cu dnn0gpu设置:gpu1，opencv1 ， cu dnn1注意nvcc的路径 。

1、tensorflowgpu版本运行时怎么知道有没有调用gpu以及cuda加速首先你需要看看你的PC配置是否足够 。TF的GPU模式只支持N卡，然后算力高于3.0 。具体可以查看:安装教程可以参考:Ubuntu16.04上gtx1080的cuda安装7月是目前非常流行的深度学习计算框架，常规硬件和系统的安装方法在官方doc中有明确说明，但是因为系统是ubuntu16.04，

所以难免要折腾起来 。上一篇文章16.04上已经安装了驱动 。接下来其实重点安装的是CUDA和cuDNN 。先说为什么要装CUDA和cuDNN 。GPU计算比CPU快多少是有基准的 。这一次的重点是如何让tensorflow充分利用GTX1080的能力 。具体是如何安装支持GTX1080的CUDA和cuDNN，然后让tensorflow了解我们新安装的CUDA和cuDNN 。

2、如何修改tensorflow的cuda版本1 。安装CudaSDK 。在官网下载安装CudaToolkit，选择合适的系统版本下载 。为了介绍基于ubuntu系统的版本，我个人建议下载run的安装程序) 。关于显卡驱动的安装，请参考(安装最新Nvidia显卡驱动的链接) 。如果下载文件run) ， 大小在1G 左右，文件名格式为 cuda _ x.x.xx _ linux.run (其中x为数字，表示版本) 。只需按照下载页面上的安装说明进行操作 。

3、Darknet框架 分析(一darknet简介:Darknet []是一个完全基于C和CUDA的轻量级开源深度学习框架 。它的主要特点是易于安装，无依赖性(不需要OpenCV)，出色的可移植性，同时支持CPU和GPU计算方法 。Darknet的优点:(1)darknet完全由C语言实现 ， 没有任何依赖性，可以使用OpenCV ， 但只是用来显示图片，以便更好的可视化；

(3)由于它是轻量级的，没有TensorFlow那样强大的API ， 所以使用灵活，适合研究底层，可以更方便地从底层进行改进和扩展；(4)暗网的实现和caffe的实现有相似之处 。熟悉Darknet相信对入门caffe有帮助 。Darknet框架图和源码结构划分:根据自己的习惯，可以自下而上分析或自上而下分析了解整个框架 。
4、解决: 源码安装caffe时遇到libcu dnn.so:filenotrecognized问题【tiny dnn 源码分析】参考教程(19条消息)ubuntu16.04下Detron caffe2 (Pytorch)的安装配置过程_张嘉侃的博客CSDN Blog _ caffe2 _ Detron _ OPS _ GPU.dll安装caffe 2并执行sudomakeinstall后，遇到以下问题:/home/Xdn/cuda 10.0/lib 64/libcudnn 。因此:“lib/libtorch _ cuda.so”未能生成注释:1，测试软件:Ubuntu 14.04 cuda 7.5 Cudnn5.0 OpenCV 2 。如果你复制的一些终端命令无法在终端运行，请注意英文全角半角的问题，您可以将命令输入到终端，而无需复制和粘贴命令 。第一部分:暗网安装和下载 ， 终端输入:gitclone修改makefile: cpu设置:gpu0，opencv1，cu dnn0gpu设置:gpu1，opencv1，cu 。

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