在2016年10月Face book发布PyTorch之后，由于其面向开发者友好，它很快获得了广泛应用。得益于良好的Python接口，它很适合用于研究和制作快速原型。在PyTorch中调试您的代码和测试网络模型架构可以非常容易地完成。 然而，当它投入生产时，谷歌的Tensorflow领先。使用TensorFlow服务部署机器学习模型非常容易。 这在2018年5月发生了变化，当时PyTorch与Ca
转载
2024-01-21 05:38:21
26阅读
初学者比较关心的问题就是好不好上手，以及是否容易扩展。我把这两个平台作为论文实现的工具，代码能力有限，所以在一个初学者角度说一下在自己的感想。安装难易度：caffe>pytorchcaffe部署我是遇到不少麻烦的，特别是实验室很多人共用一个路径，环境比较乱，编译caffe基本上不可能不遇到问题，大部分问题baidu一下都可以解决。caffe最近又有了caffe2，要求是CUDA8.0 cud
转载
2023-09-27 14:54:45
67阅读
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
Pytorch模型转换Caffe模型踩坑指南，代码使用的是Github上的工程，地址：https://github.com/longcw/pytorch2caffe 操作环境：ubuntu = 14.04
miniconda 3
caffe
pytorch = 0.2.0 torchvision = 0.1.8
转载
2023-12-06 20:04:40
62阅读
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\includeH:\caffe\caffe-ssd-micros.soft\NugetPackages\boost.1.59.0.0\lib\native\include H...
原创
2022-08-05 18:04:03
56阅读
HSV和RGB一样是一种图像的颜色模型,h表示色调,s表示饱和度 1.RandomHuevoid RandomHue(const cv::Mat& in_img, cv::Mat* out_img, const float hue_prob, const float hue_delta) { float prob; caffe_rng_uniform(1,
转载
2018-06-11 15:58:00
103阅读
2评论
红帽（Red Hat）作为全球领先的开源解决方案提供商，一直致力于为企业客户提供稳定、可靠的解决方案。在众多的产品和服务中，Linux 系统、Caffe 框架以及 Python 编程语言成为了红帽的重要组成部分。
Linux 操作系统一直是红帽的招牌产品，其开源、稳定、安全的特点得到了广泛的认可。红帽企业 Linux（Red Hat Enterprise Linux，简称 RHEL）是红帽为企业
原创
2024-05-16 10:42:41
80阅读
在软件开发领域，红帽公司一直以其优秀的产品和服务备受关注。在红帽生态系统中，CAFEE (Connect All Framework for End-to-End) 是一个非常重要的开源框架，它为开发人员提供了强大的工具和资源，使他们能够更快速地构建和部署应用程序。
CAFEE 支持多种操作系统，其中就包括 Linux 和 Windows。在不同的操作系统下，开发人员可以利用 CAFEE 来开发
原创
2024-04-19 11:37:08
88阅读
进入caffe/python路径下，或者将python路径添加到环境变量，输入：pythonimport caffeimport syscaffe_root='/home/program/caffe'sys.path.insert(0, caffe_root + '/python')import caffe...
原创
2022-10-13 09:49:30
189阅读
无初始化训练，即从0开始训练：#!/user/bin/env bashset -ecafferoot/bulid/tools/caffe train --solver=path/to/solver.prototxt用现有的模型初始化训练：#!/user/bin/env bashset -ecafferoot/bulid/tools/caffe train --solve
原创
2021-07-12 11:26:28
213阅读
之前用deploy.prototxt 还原train_val.prototxt过程中，遇到了坑，所以打算总结一下 本人以熟悉的LeNet网络结构为例子 不同点主要在一前一后，相同点都在中间 train_val.prototxt 中的开头 看这个名字也知道，里面定义的是训练和验证时候的网络，所以在开始
原创
2021-07-16 17:23:06
134阅读
用于检测的CNN分为基于回归网络的方法和基于区域+CNN网络的方法，其中基于回归网络的方法典型为YOLO9000，可以兼容使用VGG-Net框架。其中基于区域+CNN网络方法，大量使用了Caffe作为基础CNN框架。 准备工作（python27环境，X64平台，使用Vs2013和Vs2015）： 1. 安装 VcforPython27 9.0或者安装VS2010版本。此步骤
转载
2017-09-14 14:29:00
267阅读
2评论
4、下载Caffe (参考：) 使用Git直接下载Caffe非常简单，或者去https://github.com/BVLC/caffe下载 git clone git://github.com/BVLC/caffe.git 切换到Caffe所在目录，cp Makefile.config
原创
2023-10-10 09:26:27
102阅读
Caffe提供了python的接口（pycaffe），详见caffe/python文件夹。在python代码中import caffe，可以load models（导入模型），forward and backward（前向、反向迭代）， handle IO（数据输入输出），visualize networks（绘制net），instrument model solving（自定义优化方法）。所有的
原创
2021-07-12 10:07:10
232阅读
Caffe Python特征抽取
Caffe大家一般用到的深度学习平台都是这个，关于Caffe的训练通常一般都可以通过一些命令来执行，但是在deploy阶段，如果是做实际的工程，那么C++接口用得会相对比较多。但是Caffe是支持Python和Matlab接口的，所以用Python来做一些相关的特征的处理以及额外的任务比较方便这里我主要是结合了Caffe官网的例程，当然它给的例程是参照的Ipyth
转载
2016-11-10 11:01:00
217阅读
2评论
正则化是为了防止过拟合,因为正则化能降低权重 caffe默认L2正则化代码讲解的地址: 重要的一个回答:按照这个答主的说法,正则化损失函数,正则化之后的损失函数如下:这个损失函数求偏导就变成了:加号前面是原始损失函数求偏导,加号后面就变成了 *w,这样梯度更新就变了下式:wi←wi−η∂E∂wi−ηλwi.L2正则化的梯度更新公式,与没有加regulization正则化相比,每个参数更新的时候多
转载
2018-06-09 21:14:00
300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
网上很多都是opencv写的，没办法gpu加速，我开始也用opencv写过，但是不加速运行很慢。没办法，亲自操刀写了一个利用caffe的pyport osimport numpy as npimport cv2import sy
原创
2024-10-24 12:29:07
71阅读
一、python概述 1.诞生时间：Python正式诞生于1991年 2.Python的作者：Guido van Rossum 3.Python的解释器：如今有多个语言实现，我们常用的是CPython（官方版本的C语言实现），其他还有Jython（可以运行在Java平 台）、IronPython（可以运行在.NET和Mono平台）、PyPy（Python实现的，支持JIT即时编译）。
转载
2024-05-28 10:12:59
40阅读
1.Python介绍 Python创始人为"龟叔",写于1989年,现作为排名第4的编程语言.2、python的历史 在2008年相继推出了2.X以及3.X的版本,其中2.x的版本在2020年后讲不在提供后续服务. python2与python3的区别 &nb
转载
2024-01-12 14:20:14
118阅读
