windowspythoncaffe

❶ 如何在Windows下安裝配置python介面的caffe

整了一晚上加一上午。網上關於python的記錄較少，這里寫一下。
這里的環境是WIN10+cuda v7.5 +cudnn v4 + opencv + pycharm+VS2013
使用的是GPU，我的GPU是titan16G+內存32G
首先是caffe的文件以及第三方庫的編譯，這里提供一個已經編譯好的的連接，我就是從那裡下好然後編譯完畢的。
點擊打開鏈接 happynear的
然後就是如何編譯python介面。
1、首先先生成兩個python文件，在src/caffe/proto/extract_proto.bat 里生成caffe_pb2.py 這個之後有用。
2、然後打開已經給好的caffe/buildVS2013，打開裡面已經有的工程文件，正常的情況下應該是有7個工程，選中pycaffee單獨作為要編譯的項目。如圖所示：

把pycaffe作為單啟動。注意需要在release x64位下編譯。
如果沒有這個的話，就將這個文件夾里python文件夾中的項目加入即可。如果沒有python項目，就自己建一個，將python文件夾里的cpp文件加入就可以了。
3、選擇pycaffe的屬性，將配置屬性下的VC++目錄中的包含目錄和庫目錄填上你python所在的include和libs 再在C/C++的目錄下的附加包含目錄一項中添加
以我的python為例。D:/python27/Lib；D:/python/include/ 以及D:/Python27/Lib/site-packages/numpy/core/include 如果你安裝了CUDNN這里可以在預處理器那裡把USE_CUDNN加上，同時在LINKER的輸入目錄下的附加依賴庫中加入cudnn的lib文件。

3、開始編譯即可。這里要注意一定要和caffe、caffelib在一個項目里編譯，否則會報錯。
4、編譯成功後會在caffe/python/caffe下生成_caffe.pyd 是打不開的
5、配置python環境：需要幾個額外庫
Cython>=0.19.2
numpy>=1.7.1
scipy>=0.13.2
scikit-image>=0.9.3
matplotlib>=1.3.1
ipython>=3.0.0
h5py>=2.2.0
leveldb>=0.191
networkx>=1.8.1
nose>=1.3.0
pandas>=0.12.0
python-dateutil>=1.4,<2
protobuf>=2.5.0
python-gflags>=2.0
pyyaml>=3.10
Pillow>=2.3.0
six>=1.1.0
其中numpy要裝MKL版本的，不然scipy裝上了BLAS不能用
leveldb沒有windows版本的，不過我找到了可以使用的辦法。見這個博客：
點擊打開鏈接
如果有pip install 裝不上的，可以上這個網站找 wheel文件安裝就可以了
點擊打開鏈接
6、最後把目錄中python下的caffe文件夾復制到python27/Lib/site-packages就可以了。
測試的時候只需要在控制台下輸入import caffe 看能載入就知道成功了：）

❷ win7配置caffe，import caffe時提示No mole named caffe

這種情況一般是沒有把caffe中的和python相關的內容的路徑添加到python的編譯路徑中。

❸ 零基礎學Python需要從哪裡開始

分享Python學習路線：

第一階段：Python基礎與Linux資料庫

這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模板、函數、異常處理、mysql使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python的基本語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段：web全棧

這一部分主要學習web前端相關技術，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web開發基礎、Vue、FIask Views、FIask模板、資料庫操作、FIask配置等知識。

學習目標：掌握web前端技術內容，掌握web後端框架，熟練使用FIask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。

第三階段：數據分析+人工智慧

這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。

學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。

第四階段：高級進階

這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。

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