下面小編就為大家帶來一篇解決python3在anaconda下安裝caffe失敗的問題。小編覺得蠻不錯的,現在就分享給大家,也給大家做個參考。一起跟著小編過來看看吧
Python 跟Python3 完全就是兩種語言
1、 import caffe FAILED
##環境為Ubuntu 16 cuda 8.0 NVIDIA 361.77 Anaconda2。昨天莫名其妙Caffe不能用了:
>>> import caffe Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/home/duchengyao/project/caffe/python/caffe/init.py", line 1, in <module> from .pycaffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, RMSPropSolver, AdaDeltaSolver, AdamSolver File "/home/duchengyao/project/caffe/python/caffe/pycaffe.py", line 13, in <module> from ._caffe import Net, SGDSolver, NesterovSolver, AdaGradSolver, \ ImportError: /home/duchengyao/project/caffe/python/caffe/../../build/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3: undefined symbol: _ZN2cv8imencodeERKNSt7cxx1112basic_stringIcSt11char_traitsIcESaIcEEERKNS_11_InputArrayERSt6vectorIhSaIhEERKSB_IiSaIiEE
各種折騰都無效,重裝Anaconda以後錯誤消失,import caffe 成功。
2、 import FAILED again after “$conda install opencv”
用conda install opencv 安裝完Opencv後,又出現了同樣的錯誤提示,卸載後錯誤消失。
Conda 安裝後的Opencv 版本為2.4.10,而係統apt安裝的版本為2.4.9.1。我嘗試從conda 安裝2.4.9版,可是需要處理很多conflict。
最後實在走投無路了準備換成Anaconda3,環境搭建完成後運作程式的時候簡直尷尬了,各種函式庫不相容。終於知道為啥老鳥們調侃Python 跟Python3完全是兩種語言了
3、 解決方案
##暫時的解決方案為放棄anaconda,全部用apt安裝軟體包,使用系統預設的Opencv,運作成功。以上是python3在anaconda下安裝caffe失敗如何解決?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python在現實世界中的應用包括數據分析、Web開發、人工智能和自動化。 1)在數據分析中,Python使用Pandas和Matplotlib處理和可視化數據。 2)Web開發中,Django和Flask框架簡化了Web應用的創建。 3)人工智能領域,TensorFlow和PyTorch用於構建和訓練模型。 4)自動化方面,Python腳本可用於復製文件等任務。

Python在數據科學、Web開發和自動化腳本領域廣泛應用。 1)在數據科學中,Python通過NumPy、Pandas等庫簡化數據處理和分析。 2)在Web開發中,Django和Flask框架使開發者能快速構建應用。 3)在自動化腳本中,Python的簡潔性和標準庫使其成為理想選擇。

Python的靈活性體現在多範式支持和動態類型系統,易用性則源於語法簡潔和豐富的標準庫。 1.靈活性:支持面向對象、函數式和過程式編程,動態類型系統提高開發效率。 2.易用性:語法接近自然語言,標準庫涵蓋廣泛功能,簡化開發過程。

Python因其簡潔與強大而備受青睞,適用於從初學者到高級開發者的各種需求。其多功能性體現在:1)易學易用,語法簡單;2)豐富的庫和框架,如NumPy、Pandas等;3)跨平台支持,可在多種操作系統上運行;4)適合腳本和自動化任務,提升工作效率。

可以,在每天花費兩個小時的時間內學會Python。 1.制定合理的學習計劃,2.選擇合適的學習資源,3.通過實踐鞏固所學知識,這些步驟能幫助你在短時間內掌握Python。


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