阿里云HPC服务器在交付时已经提供了一份编译好的Caffe源码(2016/5/8克隆于master分支),位于/disk1/deeplearning/caffe/,用户无需做任何额外工作即可直接运行。
(1) 命令行方式
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阿里云HPC(高性能计算)服务器为用户预配置了Caffe深度学习框架,以便用户能够快速开始模型训练和推理任务。根据您提供的信息,这里有几个关键点帮助您更好地利用这一环境:
命令行方式运行Caffe示例:
train_lenet.sh
位于/disk1/deeplearning/caffe/examples/mnist/
目录下,它会训练一个名为LeNet的神经网络模型。Python方式运行Caffe任务:
classify.py
和detect.py
分别用于图像分类和目标检测,它们位于/disk1/deeplearning/caffe/python/
目录下。运行这些脚本前,请确保使用了正确的Python解释器路径,即Anaconda2中提供的Python二进制文件。依赖包信息:
/disk1/deeplearning/local_install/
目录,并且该目录下的README.txt
文件详细列出了所有依赖包及其版本,包括Boost、cuDNN、GFlags、GLog、HDF5、LevelDB、OpenCV、Protocol Buffers、Snappy、LMDB等。这确保了Caffe运行所需的软件环境已经就绪。编译环境与操作系统信息:
综上所述,阿里云HPC服务器为您提供了开箱即用的Caffe环境,无论是通过命令行还是Python接口,您都可以直接启动深度学习任务而无需从头搭建环境。如果您计划进行更深入的开发或自定义模型,可以参考local_install/README.txt
来了解当前系统配置的细节,或者基于现有的环境进行扩展。