运行方法VS2015打开Caffe.sln点击生成解决方案最终，得到caffe.exe,利用它进行案例
原创
2022-11-10 14:35:42
84阅读
文章首发于微信公众号《与有三学AI》【caffe速
原创
2022-10-12 15:20:53
114阅读
这一次我们讲讲 Caffe 这个主流的开源框架从训练到测试出结果的全流程。到此，我必须假设大家已经有了深度学习的基础知识并了解卷积网络的工作原理。
相关的代码、数据都在我们 Git 上，希望大家 Follow 一下这个 Git 项目，后面会持续更新不同框架下的任务。
https://github.com/longpeng2008/LongPeng_ML_Course
这一篇我们说一个分类任
转载
2019-06-04 08:25:19
198阅读
之前那个博客记录了如何实现一个自己的层，这篇教你如何进行层的调试。首先把你在caffe/src/caffe/layers中你自己层的cpp代码copy到caffe/src/caffe/test中然后改名（因为我看那个目录里面命名都是这样命名的）：接着就按照这篇博客的做当你添加一个新的layer后，需要测试添加的layer是否正确： 首先make all或者make生成头文件和实现文件 接着ma
转载
2017-10-26 10:57:00
77阅读
2评论
这是2小时caffe速成实战例子
原创
2021-08-10 16:59:51
149阅读
CNN训练Cifar-10技巧这篇文章中介绍了关于cifar10训练的一些常用技巧，可以提高训练精度以及速度，指的借鉴： 使用ReLu激活函数：ReLu为网络引入了大量的稀疏性，加速了复杂特征解离。非饱和的宽广映射空间，加速了特征学习； 卷积层w初始化逐层增大标准差：Alex选择了高斯分布生成零均值 ...
转载
2021-08-10 18:08:00
697阅读
2评论
官方参考：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html官方介绍是这样的：PythonThe main requirements are numpy and boost.python (provided by boo...
转载
2015-04-06 21:35:00
178阅读
2评论
0.简介要读懂caffe，首先要熟悉Blob,Layer,Net,Solver这几个大类。这四个大类紧密相连，贯穿了整个caffe的结构，下面先分别简单地介绍一下这四个类的主
原创
2021-08-26 11:45:53
275阅读
sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compilersudo apt-get i
原创
2024-10-24 10:56:12
43阅读
训练图片1075张，测试图片360参数设置net: "./image_train_val.prototxt"
test_iter: 271
test_interval: 100
base_lr: 0.01
display: 20
max_iter: 25000
lr_policy: "step&qu
原创
2018-01-23 11:38:03
4311阅读
所在目录为: /src/caffe/proto 在caffe.proto中定义了很多结构化数据,比如LayerParameter、Datum、NetParameter、SolverParameter。你每实现一个新的层都必须修改LayerParameter，然后编译。
转载
2017-11-09 15:06:00
186阅读
2评论
Caffe is a popular deep learning framework that is widely used for developing and training machine learning models. One of its key advantages is its compatibility with Linux operating systems, making
原创
2024-04-22 10:50:53
83阅读
caffe.cpp文件完成对网络模型以及模型配置参数的读入和提取，提供了网络模型训练的入口函数train和对模型的测试入口函数test。文件中使用了很多gflags和glog指令，gflags是google的一个开源的处理命令行参数的库，glog是一个有效的日志记录工具。
补充一点CUDA中查询GPU设备属性的知识：
CUDA C中的cudaGetDeviceProperties函数可以很方
转载
2017-07-21 22:47:00
140阅读
2评论
知乎上这位博主画的caffe的整体结构：https://zhuanlan.zhihu./p/21796890?refer=hsmyy Caffe 做train时的流程图，://caffecn.cn/?/question/242
原创
2022-01-17 17:23:02
160阅读
caffe可以分为3层结构：blob,layer,net 在layer中，input data用bottom表示，output data用top表示。每一个layer定义了三种操作，setup（Layer初始化），forward（正向传播，根据input计算output），backward（反向传播
转载
2017-10-17 17:10:00
97阅读
2评论
在Linux开源世界中，红帽（Red Hat）无疑是一个引人瞩目的存在。作为一家总部位于美国的公司，红帽以其专业的Linux发行版和开源软件解决方案而闻名于世。而寻找与Linux相关的社交场所？那就毫无疑问地去找“Linux caffe”吧。
Linux caffe，正如其名字所示，是一个致力于提供Linux相关主题服务的场所，同时与传统的咖啡馆有着异曲同工之妙。在这里，你可以品尝着热腾腾的咖啡
原创
2024-02-22 11:07:51
87阅读
使用 Caffe 训练自己的 Alexnet1. 数据准备2. 计算图像均值3. 定义网络3.1 修改 solver.prototxt3.2 修改 train_val.prototxt4. 训练网络参考：caffe:用自己的图像数据训练模型（图片分类）Brewing ImageNet1. 数据准备在 caffe_master/data 中新建文件夹 myself9，在 myself9...
原创
2021-12-10 15:56:03
374阅读
引言
要看caffe源码，我认为首先应该看的就是caffe.proto。 它位于…\src\caffe\proto目录下，在这个文件夹下还有一个.pb.cc和一个.pb.h文件，这两个文件都是由caffe.proto编译而来的。 在caffe.proto中定义了很多结构化数据，包括：
BlobProto
Datum
FillerParameter
NetParameter
Solve
转载
2021-08-26 13:48:55
334阅读
当训练好一个model之后，我们通常会根据这个model最终的loss和在验证集上的accuracy来判断它的好坏。但是，对于分类问题，我们如果只是知道整体的分类正确率 显然还不够，所以只有知道模型对于每一类的分类结果以及正确率这样才能更好的理解这个模型。 下面就是一个用训练好的模型，来对测试集进行
转载
2016-09-02 18:38:00
207阅读
2评论
问题描述build/examples/mnist/convert_mnist_data.bin: error while loading shared libraries: libcudart.so.9.2: cannot open shared object file: No such file解决方法caffe运行时需要调用cuda的库，我们在/etc/ld.so.conf.d目录下新建一个c
原创
2022-07-11 13:06:28
120阅读
