caffe学习笔记

转自 http://blog.csdn.net/u011762313/article/details/4730600

目录：

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安装与配置

1. Ubuntu14.04安装Caffe（仅CPU）
2. Ubuntu14.04安装Cuda
3. Ubuntu14.04安装Caffe（GPU）
4. Ubuntu14.04 CuDNN安装（Caffe + Cuda7.0下）

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Tutorial学习

1. Caffe学习：Blobs, Layers, and Nets
2. Caffe学习：Forward and Backward
3. Caffe学习：Loss
4. Caffe学习：Layers
5. Caffe学习：Data
6. Caffe学习：Solver

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PyCaffe学习

1. Caffe学习：pycaffe接口配置
2. Caffe学习：使用pycaffe定义网络
3. Caffe学习：使用pycaffe进行网络训练与测试
4. Caffe学习：使用pycaffe绘制loss、accuracy曲线
5. Caffe学习：使用pycaffe生成mean_file.py文件
6. Caffe学习：使用pycaffe绘制网络结构
7. Caffe学习：pycaffe利用caffemodel进行分类
8. Caffe学习：pycaffe利用caffemodel进行分类=>裁剪图片
9. Caffe学习：pycaffe利用caffemodel进行分类（2）
10. Caffe学习：pycaffe利用caffemodel进行分类=>批处理
11. Caffe学习：使用pycaffe读取caffemodel参数
12. Caffe学习：使用pycaffe读取mean.binaryproto文件参数

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build/tools学习

1. Caffe学习：build/tools/convert_imageset
2. Caffe学习：build/tools/compute_image_mean

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其他

1. 生成hdf5文件用于多标签训练
2. Caffe中HDF5Data例子
3. pycaffe学习笔记代码http://pan.baidu.com/s/1kVaqm0J

------------------------------------2016-5-25 更新------------------------------------------------------------------

发现这博主的博客写得比较详细，适合初学入门。

Caffe学习系列(23)：如何将别人训练好的model用到自己的数据上

Caffe学习系列(22)：caffe图形化操作工具digits运行实例

Caffe学习系列(21)：caffe图形化操作工具digits的安装与运行

Caffe学习系列(20)：用训练好的caffemodel来进行分类

Caffe学习系列(19): 绘制loss和accuracy曲线

Caffe学习系列(18): 绘制网络模型

Caffe学习系列(17)：模型各层数据和参数可视化

Caffe学习系列(16)：caffemodel可视化

Caffe学习系列(15)：计算图片数据的均值

Caffe学习系列(14)：初识数据可视化

Caffe学习系列(13)：数据可视化环境（python接口)配置

Caffe学习系列(12)：训练和测试自己的图片

Caffe学习系列(11)：图像数据转换成db（leveldb/lmdb)文件

Caffe学习系列(10)：命令行解析

Caffe学习系列(9)：运行caffe自带的两个简单例子

Caffe学习系列(8)：solver优化方法

Caffe学习系列(7)：solver及其配置

Caffe学习系列(6)：Blob,Layer and Net以及对应配置文件的编写

Caffe学习系列(5)：其它常用层及参数

Caffe学习系列(4)：激活层（Activiation Layers)及参数

Caffe学习系列(3)：视觉层（Vision Layers)及参数

Caffe学习系列(2)：数据层及参数

Caffe学习系列(1)：安装配置ubuntu14.04+cuda7.5+caffe+cudnn

caffe windows学习：第一个测试程序

caffe windows 学习第一步：编译和安装（vs2012+win 64)