Caffe学习系列第42页

海思SD3403开发板学习（五）

海思SD3403开发板学习系列：五模型初始化与反初始化文章目录海思SD3403开发板学习系列：五模型初始化与反初始化前言一、初始化二、反初始化前言本文使用yolox模型进行目标检测任务。

蘑菇炒辣椒·2023-01-09 03:38

海思SD3403开发板学习（一）

海思SD3403开发板学习系列：一简介文章目录海思SD3403开发板学习系列：一简介一、3403开发板二、性能介绍1.简介2.主要特点3.性能参数一、3403开发板SD3043标准开发板是常州海图电子科技有限公司推出的一款基于海思

蘑菇炒辣椒·2023-01-09 03:08

海思SD3403开发板学习（三）

海思SD3403开发板学习系列：三CANN和MindStudio安装文章目录海思SD3403开发板学习系列：三CANN和MindStudio安装前言一、CANN安装1.安装依赖项2.CANN安装二、MindStudio

蘑菇炒辣椒·2023-01-09 03:08

海思SD3403开发板学习（二）

海思SD3403开发板学习系列：二配置基础环境文章目录海思SD3403开发板学习系列：二配置基础环境前言一、交叉编译工具安装1.工具链名1.安装二、NFS挂载1.安装NFS2.挂载前言开发环境：VMware15.5.6

蘑菇炒辣椒·2023-01-09 03:37

pycharm安装pytorch包后import torch 报错找不到指定程序，caffe2.dll

大概原因就是，装的pytorch版本太老或者没装好，得利用官网的命令重新装一次进入https://pytorch.org/get-started/previous-versions/找到conda安装下的你的系统（windows）和CUDA版本对应的命令，复制下来。把后面的-cpytorch去掉不过，在运行这个命令前，你最好先给conda添加国内镜像源。condaconfig--addchanne

cc77_2019·2023-01-09 03:07

报错：caffe2_detectron_ops.dll“ or one of its dependencies.的解决办法

在windows系统中安装了pytorch，结果运行最简单的测试程序时候仍然报错，大体信息如下：File"D:\Python38\lib\site-packages\torch\__init__.py",line129,inraiseerrOSError:[WinError126]找不到指定的模块。Errorloading"D:\Python38\lib\site-packages\torch\l

dataat·2023-01-09 03:37

OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序、“caffe2_detectron_ops.dll“ or one of its dependencies.

这个问题我查了一下午和半个晚上，各种我能看到的方法都试了一遍，最后在某个博客的评论区看到了个方法，试了下居然可以了。1问题表述每个人问题都不一样，先听我说一下我的问题看和你遇到的一样不：我之前有一个版本的cuda，和对应的torch，但是由于我在安装某个包（指名道姓：torchtext）的时候，这个包居然把我原先的torch卸载了，给我换了个版本，见下图。直接导致我不能用GPU。如果你看到了这里，

御用厨师·2023-01-09 03:04

sd3403开发板学习（一）

应用开发指南第13节基于CaffeResNet-50网络实现图片分类本文中间跳过了一些步骤，只有关键的部分或报错的部分。

Flying.Z·2023-01-09 03:04

Python数据分析学习四 NumPy基础：数组和矢量计算

Python数据分析学习系列四NumPy基础：数组和矢量计算资料转自（GitHub地址）：https://github.com/wesm/pydata-book有需要的朋友可以自行去github下载NumPy

天涯尽头黄鹤楼·2023-01-09 01:58

pytorch怎么加入环境变量_Pytorch源码编译简明指南

在集成了Caffe2之后，Pytorch已经开始变成了庞然大物，涉及到的东西也远远不是之前的caffe可以比较了，总之，Pytorch有很多很多值得我们学习的地方，这篇文章简单讲讲编译Pytorch的一些

weixin_39915204·2023-01-08 16:27

Ubuntu16.04 安装 CUDA、CUDNN、OpenCV 和 Caffe 详细过程（基于Python2，因为基于anaconda2和anaconda3在安装caffe时会报错，很难解决）

在ubuntu16.04系统成功安装caffe并编译，网上有很多教程，但是某些步骤并没有讲解详尽，导致配置过程总是出现各种各样匪夷所思的问题，尤其对于新手而言更是欲哭无泪，在我饱受折磨后决定把安装步骤记录下来

追求卓越583·2023-01-08 15:07

Ubuntu16.04 安装 CUDA、CUDNN、OpenCV 并用 Anaconda 配置 Tensorflow 和 Caffe 详细过程（此种方案不好，好的方案是另一篇，基于pyhton2的）

Ubuntu16.04安装CUDA、CUDNN、OpenCV和Caffe详细过程（基于Python2，没有anaconda2和3，因为基于anaconda2和3在安装caffe时会报错，很难解决）详细安装教程

追求卓越583·2023-01-08 15:06

2022回顾&2023规划

文章目录2022回顾&2023规划平常心2022回顾1.填坑系列1.1强化学习系列1.2推荐系统系列1.3凸优化1.3图神经网络2.新的知识2.1Paper2.2数学类3.新的积累3.1博客类3.2模型类

哈喽十八子·2023-01-08 14:20

机器学习-半监督学习-思维导图

点击进入：机器学习系列目录其后附有清晰的pdf版本下载链接哦。整理不易，如果您觉得有用的话，请点个赞吧

DevilXiao-CVer·2023-01-08 10:48

pytorch 对特征进行mean_Pytorch中的四种经典Loss源码解析

关于Pytorch的Loss源码了解过Pytorch的应该知道其历史包袱比较重，它吸收了Caffe2的底层代码，然后自己借用这部分底层代码来写各种OP的逻辑，最后再暴露出一层Python接口供用户使用。

山田孝之·2023-01-08 10:48

caffe用自己的数据集训练深度网络模型——windows平台适用

斯坦福公开课-深度学习计算机视觉说到caffe用来训练一个基本的深度网络模型，改几个配置文件就好了，不用写代码！当时，我就震惊了！赶紧试试。

aienbin·2023-01-08 09:44

Batch Normalization 学习笔记

这是实验链接，里面有很多有意思的对比实验：https://github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmarkhttp://blog.csdn.net/hjimce/article

mmc2015·2023-01-08 09:43

paddlepaddle零基础入门深度学习系列之——波士顿房价预测

目录前言数据处理模型设计训练配置训练过程模型保存测试模型前言本人在此前是从未学习过深度学习相关内容的，只是对其听说的比较多，本系列文章是为了记录本人的学习历程，希望对其他想学习深度学习又没有经验的同学有所帮助。基于百度的飞桨工具对波士顿房价进行预测的步骤如下所示：波士顿房价的数据则是由这位无私奉献的程序员贡献，博文地址在正式开始之前需要先按照官方网站的安装教程安装飞桨数据处理第一步：读取数

HJHxHJH·2023-01-08 07:11

Rasa 3.x 学习系列-Rasa [3.4.0] - 2022-12-14新版本发布

Rasa3.x学习系列-Rasa[3.4.0]-2022-12-14新版本发布任何人都可以学习Rasa之优秀Rasa学习资源推荐欢迎同学们报名Gavin老师的Rasa系列课程，任何人都可以学习Rasa之优秀

段智华·2023-01-08 06:55

元学习系列（五）：GRU模型

之前提到的孪生网络那类模型，简单来说他们都是把训练集作为先验知识进行建模，而像LSTM、GRU、神经图灵机这一类模型则提供了另一个新思路，那就是引入外部记忆，在训练过程中通过训练集对外部记忆进行修改，从而在测试的时候利用外部记忆作为先验知识。LSTM和RNN相比，引入了长期记忆和门结构，缓解了长期依赖问题。所谓的门结构，就是sigmoid函数，通过sigmoid函数分析应该遗忘什么、记忆什么和输入

JessssseYule·2023-01-08 02:20

吴恩达机器学习（十七）—— 降维

吴恩达机器学习系列内容的学习目录→\rightarrow→吴恩达机器学习系列内容汇总。

大彤小忆·2023-01-08 02:18

PyTorch学习系列教程：何为Tensor？

导读本文继续PyTorch学习系列教程，来介绍在深度学习中最为基础也最为关键的数据结构——Tensor。

小数志·2023-01-07 19:42

Caffe源码解读：防止梯度爆炸的措施-梯度裁剪

梯度裁剪是一种在非常深度的网络（通常是循环神经网络）中用于防止梯度爆炸（explodinggradient）的技术。执行梯度裁剪的方法有很多，但常见的一种是当参数矢量的L2范数（L2norm）超过一个特定阈值时对参数矢量的梯度进行标准化，这个特定阈值根据函数：新梯度=梯度*阈值/梯度L2范数new_gradients=gradients*threshold/l2_norm(gradients)。C

faithenXX·2023-01-07 16:28

TensorRT trtexec的用法说明

TensorRTCommand-LineWrapper:trtexecTableOfContentsDescriptionBuildingtrtexecUsingtrtexecExample1:SimpleMNISTmodelfromCaffeExample2

冬日and暖阳·2023-01-07 15:50

Python数据分析学习一

Python数据分析学习系列一资料转自（GitHub地址）：https://github.com/wesm/pydata-book有需要的朋友可以自行去github下载第1章准备工作1.1本书的内容本书讲的是利用

天涯尽头黄鹤楼·2023-01-07 15:05

如何使用netron查看模型结构

netron支持查看pytorch,caffetfonnx等多种格式直接去官网下周exe文件https://github.com/lutzroeder/netron/releases/tag/v5.6.6

AI界扛把子·2023-01-07 14:38

U-Net的pytorch实现

U-Net论文作者提供了caffe的版本，github上也已经有人提供了pytorch的版本，但是经过了修改，本文提供的实现忠于论文的描述，没有研究过作者提供的版本，所以不保证本实现和作者的实现足够接近

weixin_39266208·2023-01-07 12:29

Caffe平台下，如何调整卷积神经网络结构（修改网络结构）

以Alexnet为例原始的Alexnet是这个样子的（页面问题只可视化部分好了）：相应的协议文件中的部分：layer{name:"conv3"type:"Convolution"bottom:"pool2"top:"conv3"param{lr_mult:1decay_mult:1}param{lr_mult:2decay_mult:0}convolution_param{num_output:3

flowrush·2023-01-07 11:02

亚太杯建模经验分享：评价模型的建立（TOPSIS模型以及熵权法的综合使用）

Positivization（2）Inter2Max（3）Mid2Max（4）Min2MaxTOSIS模型前言：前几日参加亚太杯建模，本来选择A题，奈何关于opencv在VS下的环境并未搭建过，而图像边缘处理的部分奈何在caffe

靳小锅er·2023-01-07 08:57

机器学习系列手记（七）：优化算法之随机梯度下降法

优化算法随机梯度下降法在机器学习中，优化问题的目标函数通常可以表示成其中θ\thetaθ是待优化的模型参数，xxx是模型输入，f(x,θ)f(x,\theta)f(x,θ)是模型的实际输出，yyy是模型的目标输出，函数LLL刻画了模型在数据(x,y)(x,y)(x,y)上的损失，PdataP_{data}Pdata表示数据的分布，EEE表示期望。因此，L(θ)L(\theta)L(θ)刻画了当参数

岳小刀·2023-01-07 08:13

pytorch转caffe的结果不一样时经验总结

最近跟转模型结果不一样斗争了很久很久.争对尝试,总结几个我们可以去查问题的方向吧.1.模型是否正确转后的模型每一层网络结构是否一样,输入与输出的特征图维度是不是一样.pytorchprint(model)pythoncaffeforlayer_name

聿默·2023-01-07 07:38

pytorch转caffe中maxpool一定要注意

caffe使用BVLC版本caffe.修改编译参考:https://blog.csdn.net/qq_35975447/article/details/107507434pytorch转caffe中maxpool

聿默·2023-01-07 07:37

pytorch 转化到caffe

1.没有转换成功，因为caffe不支持gatherlayer.而pytorchyolov3层，非常容易产生gather,就算是tensor.view(),slice都会产生gather运算符。

northeastsqure·2023-01-07 07:36

PyTorch 图像：06.使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端

使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端在本教程中，我们将介绍如何使用ONNX将PyTorch中定义的模型转换为ONNX格式，然后将其加载到Caffe2中。

AI学习社·2023-01-07 07:32

caffe 保存blob值到txt，方便查看和pytorch比较

在blob.hpp添加函数：voidsave_data_to_txt(conststringpath_txt,boolb_save_shape=true){std::ofstreamfOut(path_txt);if(!fOut){std::cout();for(inti=0;i

无左无右·2023-01-07 07:29

100天搞定机器学习|Day7 K-NN

坚持是多么重要，又是多么艰难，目前事情都告一段落，我们继续100天搞定机器学习系列。想要继续做这个是因为，一方面在具体应用中，发现很多之前遗漏的点，可

机器学习算法与Python实战·2023-01-07 07:27

卷积神经网络总结

深度学习系列～卷积神经网络漫谈毕业设计顺利结束，这三个月以来每天都有事做的感觉真的很好，能够专注的去读论文、写代码、写论文，并且毕设期间确实学到了很多东西，尤其是大学四年很少涉及的算法，这几个月通过不断地学习与编码实践

万无引力 WY·2023-01-07 06:48

强化学习系列文章(二十三)：AirSim Python API图像与图像处理

强化学习系列文章(二十三)：AirSimPythonAPI图像与图像处理参考网址：https://microsoft.github.io/AirSim/image_apis/#segmentation1

hhy_csdn·2023-01-07 04:04

caffe-ssd中 net.forward（）的4维返回值

1、blob=cv2.dnn.blobFromImage(frame,0.007843,(w,h),127.5)127.5是均值。0.007843=1/127.5（实际上就是x-127.5(均值)/因子），127.5就是均值2、net.setInput(blob)detections=net.forward()#是个四维的返回值confidence=detections[0,0,i,2]idx=i

weixin_47924038·2023-01-07 04:32

caffe原理之softmax函数

二.前向传播在caffe中的softmaxlayer中它的前向传播过程如下所示输入的向量经过指数化和归一化后进行输出，这就是softmaxlayer的前向计算过程，主要代码为tem

weixin_34090643·2023-01-07 04:01

Caffe 自定义数据输入层

Caffe自定义数据输入层如果手写数字训练集是一张大的图片，如下图digits.png所示，怎样用它来进行训练呢？

sushiqian·2023-01-07 04:00

【AI】caffe源码分析（一）

【一】caffe依赖开源库【C++】googlegflags详解【C++】googleglog详解【C++】GoogleProtocolBuffer（protobuf）详解（一）【C++】GoogleProtocolBuffer

郭老二·2023-01-07 04:00

【caffe】标准数据层输入

caffe在构造TrainNet时，首先要做的便是data和label的输入。

Shwan_Ma·2023-01-07 04:29

Caffe 的 Python 接口

文章目录一、教程简介二、函数总结三、示例教程四、Demo代码一、教程简介00-classification主要讲的是如何利用caffenet（与Alex-net稍稍不同的模型）对一张图片进行分类（基于imagenet

南淮北安·2023-01-07 04:59

使用caffe实现多标签输入

最近需要使用caffe训练一个回归网络，这个网络的输入label是多维的float型数据，在搜索了大量资料后，整理了一份比较简洁的操作流程，这里记录下来。

VickyD1023·2023-01-07 04:59

Caffe各层参数详解

在之前的文章中，整理了ubuntu18安装和caffe-cpu安装问题汇总（含详细流程），这篇文章则对caffe的各个层进行一个剖析。文章篇幅较长，可根据目录按层选择阅读。

Heisenberg-·2023-01-07 04:26

caffe 打印出Forward 函数输入输出的shape

voidMyLossLayer::Forward_cpu(constvector&bottom,constvector&top){//bottom[0]:"depth"1x1x36x64//bottom[1]:"data"forlossreshape//bottom[2]:"label"LOG(INFO)>>>>MyLossLayer";for(inti=0;ishape_string();}fo

无左无右·2023-01-07 04:55

caffe中新增自己的激活函数层_C++实现

一、前言本篇主要转载自一个视频教程，主要实现在caffe中新增自己的层。

ForeverYang2015·2023-01-07 04:55

从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（五）：VIO初始化

本节分析VIO初始化部分VINS-Mono/Fusion代码学习系列：从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（一）：主函数从零学习VINS-Mono/Fusion源代码（二）：前端图像跟踪从零学习

slender-·2023-01-07 00:51

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-大规模无约束最优化（Large-Scale Unconstrained Optimization）

概述当最优化问题参数个数增加，求解问题所需要的时间和空间复杂度会增加。计算时间和空间是一个权衡，只需要存储一阶梯度时，时间复杂度可能为超线性；如果利用Hessian矩阵可以达到二次收敛，但是需要o(n2)的空间复杂度。另外对于拟牛顿算法所得到的Hessian矩阵式稠密的，不能利用到稀疏矩阵的一些性质。针对以上问题本小节给出求解大规模无约束最优化问题的一些思路，主要内容包括非精确牛顿方法基于有限内存

下一步·2023-01-06 20:24

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