export CAFFE_ROOT=/path/to/your/caffe/root在Windows的等价命令

时间: 2023-08-02 18:10:46 浏览: 49
在 Windows 中,可以使用以下命令来设置环境变量: ``` setx CAFFE_ROOT "C:\path\to\your\caffe\root" ``` 请注意,这将在系统环境变量中设置环境变量。如果要在当前会话中立即使用它,请使用以下命令: ``` set CAFFE_ROOT=C:\path\to\your\caffe\root ```
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git submodule update --remote third_party/protobuf USE_CUDA=0 USE_MKLDNN=0 USE_QNNPACK=0 USE_NNPACK=0 USE_DISTRIBUTED=0 BUILD_CAFFE2=0 BUILD_CAFFE2_OPS=0 python3 setup.py build python3 setup.py develop && python3 -c "import torch"

这是一个命令行脚本,用于更新一个项目中的子模块,并构建安装该项目所需的Python包。具体来说,它会执行以下操作: 1. 使用git submodule update --remote命令,更新third_party/protobuf目录下的protobuf子模块,并禁用一些选项(USE_CUDA、USE_MKLDNN、USE_QNNPACK、USE_NNPACK、USE_DISTRIBUTED、BUILD_CAFFE2和BUILD_CAFFE2_OPS),以便在更新子模块时不会构建不必要的内容; 2. 执行python3 setup.py build命令,构建Python包的源代码; 3. 执行python3 setup.py develop命令,安装构建好的Python包,以便可以在Python中使用该包中的模块和函数; 4. 执行python3 -c "import torch"命令,测试安装的Python包是否可以成功导入torch模块。 总的来说,这个命令行脚本的作用是更新子模块,并构建安装Python包,以便可以在其他项目中使用。

caffe/caffe.hpp: No such file or directory

caffe/caffe.hpp是Caffe深度学习框架的头文件之一,它包含了Caffe框架的主要功能和接口。如果你在编译或者运行代码时遇到了"caffe/caffe.hpp: No such file or directory"的错误提示,可能是因为编译器无法找到该头文件。 解决这个问题的方法有以下几种: 1. 确保你已经正确安装了Caffe框架,并且将其路径添加到了编译器的搜索路径中。你可以检查一下Caffe框架的安装路径,并确保在编译代码时使用了正确的路径。 2. 检查一下你的代码中是否正确包含了caffe/caffe.hpp头文件。你可以确认一下头文件的路径是否正确,并且在代码中使用了正确的包含语句,比如`#include "caffe/caffe.hpp"`。 3. 如果你使用的是CMake进行项目的构建,可以检查一下CMakeLists.txt文件中是否正确设置了Caffe框架的路径和依赖项。 4. 如果以上方法都没有解决问题,可能是因为你的系统环境变量没有正确配置。你可以尝试重新配置环境变量,将Caffe框架的路径添加到系统的搜索路径中。 希望以上解答对你有帮助!如果还有其他问题,请随时提问。

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clear all; % TODO: Edit this to point to the folder your caffe mex file is in. % path_to_matcaffe = '/data/jkrause/cs231b/caffe-rc2/matlab/caffe'; path_to_matcaffe = 'C:/Users/DELL/Downloads/caffe-master/windows'; addpath(path_to_matcaffe) % Load up the image im = imread('peppers.png'); % Get some random image regions (format of each row is [x1 y1 x2 y2]) % Note: If you want to change the number of regions you extract features from, % then you need to change the first input_dim in cnn_deploy.prototxt. regions = [ 1 1 100 100; 100 50 400 250; 1 1 512 284; 200 200 230 220 100 100 300 200]; % Convert image from RGB to BGR and single, which caffe requires. im = single(im(:,:,[3 2 1])); % Get the image mean and crop it to the center mean_data = load('ilsvrc_2012_mean.mat'); image_mean = mean_data.image_mean; cnn_input_size = 227; % Input size to the cnn we trained. off = floor((size(image_mean,1) - cnn_input_size)/2)+1; image_mean = image_mean(off:off+cnn_input_size-1, off:off+cnn_input_size-1, :); % Extract each region ims = zeros(cnn_input_size, cnn_input_size, 3, size(regions, 1), 'single'); for i = 1:size(regions, 1) r = regions(i,:); reg = im(r(2):r(4), r(1):r(3), :); % Resize to input CNN size and subtract mean reg = imresize(reg, [cnn_input_size, cnn_input_size], 'bilinear', 'antialiasing', false); reg = reg - image_mean; % Swap dims 1 and 2 to work with caffe ims(:,:,:,i) = permute(reg, [2 1 3]); end % Initialize caffe with our network. % -cnn_deploy.prototxt gives the structure of the network we're using for % extracting features and is how we specify we want fc6 features. % -cnn512.caffemodel is the binary network containing all the learned weights. % -'test' indicates that we're only going to be extracting features and not % training anything init_key = caffe('init', 'cnn_deploy.prototxt', 'cnn512.caffemodel', 'test'); caffe('set_device', 0); % Specify which gpu we want to use. In this case, let's use the first gpu. caffe('set_mode_gpu'); %caffe('set_mode_cpu'); % Use if you want to use a cpu for whatever reason % Run the CNN f = caffe('forward', {ims}); % Convert the features to (num. dims) x (num. regions) feat = single(reshape(f{1}(:), [], size(ims, 4)));

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