DFF

时光毁灭记忆、已成空白 提交于 2019-11-30 14:23:07

安装系统、英伟达驱动418.56、cuda8.0(在官网legacy release里面选择)、cudnn v5.0 for cuda8/0千万别高了!!!                (cuda8.0  )

-----------第一次安装发现cuda版本10.1不对的截图------------

  

  

 ---------------------------------后来装cuda8.0(一个基础包和一个补丁包)-----------------------

安装完cudnn后参考个人安装tensorflow博客,将以下export语句导入到两个环境变量文件中(是冒号)

 

 

 

 

 

安装并升级pipsudo apt-get updatesudo apt-get install python-pipsudo pip install --upgrade pip相关依赖项安装sudo apt-get install -y build-essential git libatlas-base-dev libopencv-devsudo apt-get install python-devsudo pip install Cython (如果pip很慢可以: pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Cython)sudo pip install opencv-python==3.2.0.6sudo pip install easydict==1.6
----------DFF------------------git clone https://github.com/msracver/Deep-Feature-Flow.gitcd到DFF根目录,然后 sh init.sh(以下是git太慢的解决方法)  https://blog.csdn.net/hzwwpgmwy/article/details/79043251(结合该网址和以下截图)

 

 --------------mxnet-------------

git clone --recursive https://github.com/dmlc/mxnetcd mxnetgit checkout 62ecb60git submodule update --init --recursivecp make/config.mk .    拷贝config.mk文件到mxnet根目录下gedit config.mk        做如下修改4~7         
         USE_OPENCV=0
         config.mk中还需要添加计算能力语句
 

然后copy文件

 

 

make -j4   (编译出错可make clean,再找问题重新编译)   
编译结束后,/mxnet/lib/出现libmxnet.so文件

 

 

 

 报错都和这个有关!!!!!最后选cudnn5.0

error: too few arguments in function call


 

 

 

 

 

--------------------------
cd python
sudo python setup.py install
---------------opencv源码编译安装---------------先下载超多的依赖库,可百度

 

 

 

 

 

 

 

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