caffe solver通过协调网络前向推理和反向梯度传播来进行模型优化,并通过权重参数更新来改善网络损失求解最优算法,而solver学习的任务被划分为:监督优化和参数更新,生成损失并计算梯度。caffe solver是caffe中的核心,它定义着整个模型如何运转。
原创 2021-07-14 17:40:45
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下载caffe(C++)https://github.com/BVLC/caffe下载 CMakehttps://cmake.org/do
原创 2022-11-10 14:31:23
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1、windows caffe 编译1)下载windows caffe 源码 https://github.co
原创 2021-11-26 11:49:19
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为什么要用docker, 熟悉docker 其实已经很久了,自从实习的时候觉得它是一个利器以来一直没有机会使用它,这几天在折腾caffe环境中,觉得是时候用上Docker了。需求:构建一个独立的容器,里面安装了caffe 的所有依赖,在需要跑代码的时候,直接运行它。优点:可以解决各种依赖问题,比如这个软件需要安装gcc 4.7 ,而另外一个需要安装gcc 4.8 等等互斥的环境需求。Docker
配置: 系统:Ubuntu 16.04 环境:CUDA 8.0 + cudnn 5.1 + BLAS + opencv 3.0.01. Caffe配置(1). 安装依赖项①. 一般依赖项sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libboost-...
原创 2021-12-10 16:39:38
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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
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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
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  编译.bashrc:vi .bashrc  添加如下:export PYTHONPATH=${HOME}/gh-install/caffe/python:$PYTHONPATH  生效:source .bashrc  测试:略。
原创 2022-02-04 14:52:24
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  编译.bashrc:vi .bashrc  添加如下:export PYTHONPATH=${HOME}/gh-install/caffe/python:$PYTHONPATH  生效:source .bashrc  测试:略。
原创 2021-08-06 14:41:28
188阅读
转载 2021-09-01 15:18:26
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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  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
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