Caffe深度学习框架

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

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

PyTorch：train模式与eval模式的那些坑

1.train模式与eval模式  使用过pytorch深度学习框架的小伙伴们肯定知道，通常
夏小悠·2023-01-06 22:57

解决Win10安装Anaconda，pip install tensorlow，使用Jupyter出现ImportError: No module named 'tensorflow'的问题

1.在B站上看视频《深度学习框架Tensorflow学习与应用》的第三课，按老师教的在命令提示符cmd输入:2.未成功，总是提示网络出错，后来参考TensorFlow2.0正式版发布，极简安装TF2.0
qq_39966944·2023-01-06 21:38

图像去雾毕业论文准备15-深度学习框架（pytorch）——超级详细（基收集数据集、线性回归）

图像去雾毕业论文准备15-深度学习框架（pytorch）——超级详细（收集数据集）还是之前的那个例子，之前是抽象的进行讲解，本节拆分细讲！线性回归细讲#!
贪玩老学长·2023-01-06 18:01

caffe从零开始学习5——ilsvrc12例程学习

/models/bvlc_reference_caffenet/deploy.prototxt\./caffe_png/ilsvrc12.png--rankdir=LRvim.
夜风~·2023-01-06 16:36

ILSVRC2012（ImageNet2012）数据集的下载及ILSVRC2012_img_val数据集的分类

ImageNet2012）数据集的下载及ILSVRC2012_img_val数据集的分类1.下载地址ILSVR2012及其分类文件下载地址train数据集过大（对个人电脑来说），我们用val数据集进行数据收集及训练，caffe
Liu&Z·2023-01-06 16:05

飞桨携手Jina推出端到端问答开发工具RocketQA

基于深度学习框架飞桨和神经搜索框架Jina，百度NLP团队推出了领先的检索式端到端问答开发工具--RocketQA，进
飞桨PaddlePaddle·2023-01-06 15:36

安装好pytorch和cuda后运行程序报错：OSError: [WinError 127] 找不到指定的程序

Errorloading"D:\soft\anaconda\envs\pytorch\Lib\site-packages\torch\libcaffe2_detectron_ops.dll’,oroneofitsdependencies
星星都亮了·2023-01-06 15:57

pytorch softmax_Pytorch常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解

来源：AINLPer微信公众号编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2019-12-22引言    在使用pytorch深度学习框架，计算损失函数的时候经常会遇到这么一个函数：nn.CrossEntropyLoss
weixin_39975683·2023-01-06 14:47

【回答问题】ChatGPT上线了！写出coco数据集的图像分类训练和预测函数代码?

接下来，你可以使用PyTorch等深度学习框架来实现训练代码。以下是一个使用PyTorch和COCO数据集进行图像分类训练的示例代码：importtorchimporttorchvisionfr
源代码杀手·2023-01-06 14:13

数据科学家必知的五大深度学习框架（附插图）

本文为大家分析并比较五种非常有用的深度学习框架的优点及应用。概述从出道起，我就一直是一名程序员。我喜欢从头开始编写代码，这有助于我清楚地理解主题(或技巧)。
weixin_44386638·2023-01-06 14:37

每个数据科学家必须知道的5个深度学习框架！

Introduction在我记忆之前，我一直是程序员。我喜欢从头开始编写代码-这有助于我清楚地理解该主题（或技术）。当我们最初学习数据科学时，这种方法特别有用。尝试从头开始实施神经网络，你会明白很多有趣的事情。但是，您认为在真实数据集上构建深度学习模型时这是一个好主意吗？如果您有数天或数周的时间来等待模型的构建，这绝对是可能的。对于我们这些无法获得无限计算资源的人来说，你来对了地方。这是好消息-我
Adam坤·2023-01-06 14:36

深度学习框架tensorflow二实战（TFRecords的使用）

把一大堆不同格式的数据进行统一处理。TFRecords制作为了高效地读取数据，可以将数据进行序列化存储，这样也便于网络流式读取数据。TFRecord是一种比较常用的存储二进制序列数据的方法tf.Example类是一种将数据表示为{“string”:value}形式的meassage类型，Tensorflow经常使用tf.Example来写入、读取TFRecord数据通常情况下，tf.Example
wujiekd·2023-01-06 13:39

《TensorFlow实战Google深度学习框架》API整理（五）

目录Ch7图像数据处理TfRecord相关API图像处理APItf.train.Coordinator()与tf.train.start_queue_runner()tf.train.match_filenames_once()Dataset数据集的使用方法参考Ch7图像数据处理TfRecord相关APItf.train.Feature()image.tostring()tf.train.Exam
暗焰之珩·2023-01-06 13:38

java multipy_PyTorch版YOLOv4更新了，适用于自定义数据集

因此网上出现了很多基于各种深度学习框架的YOLO复现版本。近日，就有研究者在GitHub上更新了基于PyTorch的YOLOv4。
小键盘Francesca·2023-01-06 13:08

pytorch自定义新层demo_PyTorch版YOLOv4更新了，适用于自定义数据集

网上有很多基于TF/Keras和Caffe等的复现版本，但不少项目只给了代码，并没有给出模型在COCO、PASCALVOC数据集上的训练结果。
仰光的瑞哥·2023-01-06 13:07

pytorchyolov4训练_PyTorch版YOLOv4更新了，不仅适用于自定义数据集，还集成了注意力和MobileNet...

因此网上出现了很多基于各种深度学习框架的YOLO复现版本。近日，就有研究者在GitHub上更新了基于PyTorch的YOLOv4。
weixin_39717110·2023-01-06 13:37

理解CNN经典架构（七）——SENet

SEBlock插入位置对比其他模型理解小结论文：Squeeze-and-ExcitationNetworks2017.09代码:https://github.com/hujie-frank/SENet论文中用caffe
夜是故乡明·2023-01-06 13:06

PyTorch版：集成注意力和MobileNet的YOLOv4

因此网上出现了很多基于各种深度学习框架的YOLO复现版本。近日，就有研究者在GitHub上更新了基于PyTorch的YOLOv4。
机器学习算法那些事·2023-01-06 13:03

ubuntu opencv imshow不可用问题

今天在采用Qt调试caffe的deploy.prototxt，在显示结果图像时，在imshow处显示错误：OpenCVError:Unspecifiederror(Thefunctionisnotimplemented.RebuildthelibrarywithWindows
勤劳的凌菲·2023-01-06 12:57

手把手教你为神经网络编译器CINN增加One-Hot算子

不同于深度学习框架算子，深度学习编译器算子的粒度更细，算子数
飞桨PaddlePaddle·2023-01-06 12:27

60. 实战 Kaggle 比赛：图像分类 (CIFAR-10)【在colab上运行】

之前几节中，我们一直在使用深度学习框架的高级API直接获取张量格式的图像数据集。但是在实践中，图像数据集通常以图像文件的形式出现。本节将从原始图像文件开始，然后逐步组织、读取并将它们转换为张量格式。
chnyi6_ya·2023-01-06 09:20

《动手学深度学习》安装CPU计算的MXNet和GPU版本的MXNet

在如今开源深度学习框架中包括TensorFlow，Keras，MXNet，PyTorch，CNTK，Theano，Caffe，DeepLearning4，Lasagne，Neon等等。但是当下最
程序员子进·2023-01-06 07:25

MXNet简介

MXNet是一个十分优秀的深度学习框架。目前包含了许多语言接口，如Python、C++、Scala、R等。目前，MXNet版本已经更新到1.3.0。本系列文章主要使用Python接口。
kealennieh·2023-01-06 07:53

深度学习框架【MxNet】的安装

文章目录前言一、MXNet的前世今生二、mxnet的安装1.CPU安装2.GPU安装，以cuda10.1为例三、报错提醒前言本文简介安装mxnet深度学习框架，下边开始对深度学习框架mxnet进行介绍和使用一
爱学习的广东仔·2023-01-06 07:23

深度学习（Deep Learning）

知识关键点1.人工智能、深度学习的发展历程2.深度学习框架3.神经网络训练方法4.卷积神经网络，卷积核、池化、通道、激活函数5.循环神经网络，长短时记忆LSTM、门控循环单元GRU6.参数初始化方法、损失函数
人工智能技术与咨询·2023-01-06 04:11

神经网络与深度学习复习大纲

神经网络：一种以（人工)）神经元为基本单元的模型深度学习：一类机器学习问题，主要解决贡献度分配问题2.常用的深度学习框架是什么？
怡怡小可爱咩·2023-01-05 14:20

Python3.7对应的PyTorch1.5.1版本安装流程

前两天刚安装完tensorflow2.0，经过斟酌还是想把Pytorch给装上，毕竟是目前很火爆的深度学习框架。
科研小白的学习之路·2023-01-05 13:18

TensorFlow 安装总结

TensorFlow安装总结TensorFlow简介：TensorFlow是Google公司人工智能团队谷歌大脑（GoogleBrain）研发和维护的开源深度学习框架，世界上由成千上万个开发者为该项目贡献代码
coder_by·2023-01-05 09:01

遥感智能解译相关产品及公司

产品拥有包含几十类目标、地物的自主遥感样本库，并将多类深度学习框架与遥感技术深入融合，大大提高了遥感信息提取效率，可完成多源遥感影像预处理、目
LZQ-RSer·2023-01-05 09:55

GEMM算法及优化流程详解

optimize1optimize2optimize3前言神经网络前向耗时主要由卷积的耗时决定，参考賈杨青毕业论文，那么如何对卷积加速便成了重要的一个点，主流的加速方法有以下几种：im2col+GEMM：目前几乎所有的主流计算框架包括Caffe
WTHunt·2023-01-05 08:24

【darknet源码解析-06】gemm.h和gemm.c解析

在上一篇文章中，我们已经详细讲解了输入特征图如何进行转换，那么在本文中，gemm主要完成矢量和矩阵的加速运算，是darknet卷积底层实现的核心，其实也是caffe卷积实现的核心。
caicaiatnbu·2023-01-05 08:52

【DeepLearning】深度学习第一课：使用autograd来自动求导

虽然大部分的深度学习框架
zsWang9·2023-01-05 08:17

6_深度学习_自动求导

深度学习框架通过自动计算导数，即，自动求导，来加快这项工作。实际中，根据我们设计的模型，系统会构建一个计算图，来跟踪计算哪些数据通过哪些操作组合起来产生输出。自动求导使系统能够随后反向传播梯度。
Supre_yuan·2023-01-05 08:15

影响检测模型推理速度的因素

1.运行平台不同（不同配置、同配置不同电脑）2.不同深度学习框架3.不同的复现版本4.并行化程度，并行程度高的推理快5.内存访问率，访问率高的推理时间长（可以理解为多次读取内存）6.同步等待，模型分支较多
爱学习的大志·2023-01-05 01:46

rknn教程

apirknn.configrknn.buildrknn.load_rknnrknn.init_runtimerknn.inferenceinference基于onnx三个输出的推理基于onnx一个输出的推理安装现在github下载apirknn.configdefconfig(self,batch_size=100,caffe_mean_file
小涵涵·2023-01-05 01:40

Opencv DNN

1.1.DNN模块简介OpenCV中的深度学习模块（DNN）只提供了推理功能，不涉及模型的训练，支持多种深度学习框架，比如TensorFlow，Caffe,Torch和Darknet。
江太翁·2023-01-05 01:08
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