cntk

一，cpu 下安装 tensorflow conda env list source activate tensorflow 直接安装相应版本 python import tensorflow as tf tf.__version__ 1.11.0 keras 直接安装 conda env list source activate keras import keras 2.2.2 print(keras.__version__) import tensorflow as tf tf.__version__ pytorch import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.device_count()) print(torch.cuda.is_available()) cntk /root/anaconda3/bin/conda env list source activate cntk-py35 python 3.5.6 export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH python -c "import cntk; print(cntk.__version__)" theano caffe2 python 3.6.9 import caffe2 安装 conda create -n caffe2

一，anancona 安装 https://repo.anaconda.com/archive/ conda create -n caffe_gpu -c defaults python=3.6 caffe-gpu conda create -n caffe -c defaults python=3.6 caffe 测试: import caffe python -c "import caffe; print dir(caffe)" 参考： https://blog.csdn.net/weixin_37251044/article/details/79763858 一、编译Caffe、PyCaffe URL : https://github.com/BVLC/caffe.git 1 1.下载Caffe git clone https://github.com/BVLC/caffe.git cd caffe 注意：如果想在anaconda下使用，就先 source activate caffe_env 然后在这个环境下安装 利用anaconda2随意切换proto的版本，多proto并存，protobuf，libprotobuf 2.编译caffe 用cmake默认配置： [注意]：一般需要修改config文件。 进入caffe根目录 mkdir build cd build