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CAFFE

楼上的大神回答的都很好了,非常感谢。这里我想说一下我自己学习caffe的方式,限于时间篇幅,并不想深入到具体的实现细节,只是从大的方向上谈谈,因为讲清楚一个细节都是一篇博客的篇幅了。 1.学习程序的第一步,先让程序跑起来,看看结果,这...

你想调用你的模型,最简单的办法是看examples/cpp_classification里面的cpp文件,那是教你如何调用caffe获取分类结果的...(你没接触过caffe的话,建议你直接按照这个文件来操作可能会比较简单,下面我的代码我也不知道没接触过caffe的人看起来...

1、属于哪个类型的layer,就打开哪个hpp文件,这里就打开vision_layers.hpp,然后自己添加该layer的定义,或者直接复制Convolution_Layer的相关代码来修改类名和构造函数名都改为Aaa_Layer,如果不用GPU,将*_gpu的声明都去掉。 2、实现自己的la...

1、会更新,finetune的过程相当于继续训练,跟直接训练的区别是初始化的时候: a. 直接训练是按照网络定义指定的方式初始化(如高斯随机初始化) b. finetune是用你已经有的参数文件来初始化(就是之前训练好的caffemodel) 2、嗯,这个问题有两...

Caffe是目前深度学习比较优秀好用的一个开源库,采样c++和CUDA实现,具有速度快,模型定义方便等优点。学习了几天过后,发现也有一个不方便的地方,就是在我的程序中调用Caffe做图像分类没有直接的接口。Caffe的数据层可以从数据库(支持leveldb...

首先吐槽一下本屌的笔记本,我现在的笔记本还是大一时候买的Dell INSPIRON 4010,没有Nvidia,没有Nvidia,没有Nvidia,没有Nvidia,重要的事情说四遍,呵呵。 操作系统: Ubuntu 14.04 是否使用PYTHON API: 是, 目标是安装后CAFFE能作为PYTHON M...

只在Linux环境下用过Caffe,(官方似乎还没给出Windows版本,但有人给出了解决方案:niuzhiheng/caffe · GitHub)。 Caffe提供了MATLAB接口,可以直接读取caffemodel中的模型参数,之后想怎么存就是你自己的事啦。以CaffeNet为例: % add path f...

当我们设计好网络结构后,在神经网络训练的过程中,迭代输出的log信息中,一般包括,迭代次数,训练损失代价,测试损失代价,测试精度等。本文提供一段示例,简单讲述如何绘制训练曲线(training curve)。 首先看一段训练的log输出,网络结构参...

第一步,准备工作 1.首先从网址下载Caffe-Windows安装包(https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows); 2.安装Visual Studio 2013; 3.如果与需要使用NVIDIA显卡的请安装Cuda和CuDNN,不需要可以不装; 4.将.\windows\CommonSettings.props....

定义CAFFE为caffe跟目录,caffe的核心代码都在$CAFFE/src/caffe 下,主要有以下部分:net, blob, layer, solver. net.cpp: net定义网络, 整个网络中含有很多layers, net.cpp负责计算整个网络在训练中的forward, backward过程, 即计算forward/...

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