Caffe深度学习框架第46页

caffe TensorRT

caffe模型TensorRT部署实践（一）无眠栀2019-05-1021:11:464666收藏10分类专栏：深度学习版权参考代码TensorRT安装包下的samples/sampleMNIST/sampleMNIST.cpp1

AI视觉网奇·2022-12-23 23:05

TensorFlow 基于 Python 的机器学习框架

Just_Paranoid·2022-12-23 22:59

TensorFlow & PyTorch 之争，哪个框架更适合深度学习?

真爱本文来源https://builtin.com/data-science/pytorch-vs-tensorflow谷歌的Tensorflow与Facebook的PyTorch一直是颇受社区欢迎的两种深度学习框架

DevolperFront·2022-12-23 20:32

基于MindSpore实现yolov3_darknet53

话不多说，先上一段MindSpore基本介绍MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景覆盖三大目标，其中易开发表现为API友好、调试难度低，高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率

发呆的半生少年·2022-12-23 20:57

Mindspore的快速上手

Mindspore快速上手本周末参加了华为mindspore深度学习框架的第三期训练营。在这次训练营中，mindspore由上次的0.3版本迅速的增加到了0.6版本。

LKID体·2022-12-23 20:57

Tensorflow2基础：自动微分机制(tf.GradientTape)

而深度学习框架可以帮助我们自动地完成这种求梯度运算。Tensorflow一般使用梯度磁带tf.GradientTape来记录正向运算过程，然后反播磁带自动得到梯度值。

Code_LT·2022-12-23 19:17

车道线检测方法总结

传统方案的好处在于速度快，缺点在于目前只适用于直线检测，曲线检测效果不好；SCNN基于框架torch做的开发，torch独有的table结构使得其模型很难转换为caffeortensorflow等其它形式

xizhehaitang·2022-12-23 16:01

TensorRT 基础笔记

采用C++开发，并提供了C++和Python的API接口，支持TensorFlow、Pytorch、Caffe、Mxnet等深度学习框架，其中Mxnet、Pytorch的支持需要先转换为中间模型ONNX

嵌入式视觉·2022-12-23 13:25

CANN训练营-笔记

（昇腾310、910等）芯片使能：CANNAI架构：Mindspore、TensorFlow、Pytorch、Caffe应用使能：ModelArts等异构计算架构CANN计算资源层：系统对数据处理和数据运算执行芯片使能层

guoxy-·2022-12-23 13:55

Java本地高性能缓存实践

作者：杨贤达摩院AI开放服务团队Java缓存技术可分为远端缓存和本地缓存，远端缓存常用的方案有著名的redis和memcache，而本地缓存的代表技术主要有HashMap，GuavaCache，Caffeine

阿里技术·2022-12-23 13:23

Faster-Rcnn训练自己的数据集

1、首先，先从github下载faster-rcnn的安装包https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn根据里面的Readme配置好caffe环境。

YouthDance·2022-12-23 12:14

深度学习框架

CaffeTheanoTensorFlowTorchPytorchMXNetcuda-convnet2NeonDeeplearning4jCNTKPaddlePaddleKerasTensorFlowGoogle

木子落兮·2022-12-23 11:39

Caffe学习：Forward and Backward

原文forwardandbackwardpasses（前向迭代和反向迭代）是Net最基本的成分。下面以简单的logisticregressionclassifier（逻辑回归分类器）为例。ForwardPass（前向迭代）利用给定的输入，根据模型设定的函数，计算出输出。Thispassgoesfrombottomtotop（数据流向从bottom到top）。数据x通过一个innerproductl

jiarenyf·2022-12-23 09:36

基于OpenCV的垃圾分类项目的C++代码详解——学习笔记（二）

基于OpenCVC++垃圾分类项目的代码详解（工训总结）——对传入图像进行DNN网络分类Begin今天给大家介绍一个现成的人工神经网络——基于caffe框架的DNN（深度神经网络），这也是官方给出的例子

exnovu·2022-12-23 01:03

李宏毅机器学习作业三

这里用了paddlepaddle的深度学习框架，代码里碰到很多不懂的api就去paddlepaddle官网找文档然后加了注释。现在代码已经理解了但是运行还有一些错误。

qq_37195826·2022-12-23 01:55

Python实现与pytorch实现反向传播的区别

Pytorch实现反向传播pytorch是一种深度学习框架，可以使我们方便地进行机器学习方面的研究。

bedoomNO1·2022-12-22 19:43

如何用CNN实现简单图像分类【XO识别】

数据集网址：https://www.optophysiology.uni-freiburg.de/Research/research_DL/CNNsWithMatlabAndCaffe可能是网址错了吧，

bedoomNO1·2022-12-22 19:35

WIN10系统下CUDA8.0以及CUDA5.1配置教程

而目前大多数深度学习框架如caffe，tensorfl

hangguns·2022-12-22 19:32

一文带你了解MindSpore的知识及安装入手

MindSpore是一个全场景深度学习框架，旨在实现易开发、高效执行、全场景覆盖三大目标，其中易开发表现为API友好、调试难度低（以简单易上手的Python作为基础），高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率

小菜元·2022-12-22 17:38

Ubuntu14.04虚拟机+anaconda3.5+python3.6+tensorflow配置

tensorflow已经成为最流行的深度学习框架，可能没有之一，VMware虚拟机可以实现CPU版本的tensorflow运行，在不需要进行大规模数据计算的情况下，能够胜任tensorflow的python

百里工人·2022-12-22 16:11

anaconda安装torch_不能更详细的PyTorch环境安装与配置

作者：吴茂贵郁明敏杨本法李涛张粤磊来源：大数据DT(ID：bigdatadt)PyTorch是Facebook团队于2017年1月发布的一个深度学习框架，虽然晚于TensorFlow、Keras等框架

weixin_39725193·2022-12-22 15:29

深度学习框架TensorFlow学习与应用（二）——非线性回归、MINST数据集分类

非线性回归importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#使用numpy生成200个随机点x_data=np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis]#-0.5到0.5中均匀分布的200个点，之后增加一个维度noise=np.random.normal(0,0.02,x_data.sha

普通网友·2022-12-22 13:37

深度学习笔记-遥感影像转为tensor前的检查及线性拉伸

这里用到的深度学习框架是pytorch，需要将影像数据转换为tensor后送入model。转换为tensor之前，需要对image和label的存储格式进行检查。为什么呢？

高不胖·2022-12-22 13:22

[解决办法] Linux 服务器进程退出了，但是显存占用

[问题描述]在Linux服务器上跑Caffe、TensorFlow、pytorch之类的需要CUDA的程序时，强行Kill掉进程后发现显存仍然占用[解决办法]使用如下命令查看到top或者ps中看不到的进程

richardxp888·2022-12-22 13:34

神工鬼斧惟肖惟妙，M1 mac系统深度学习框架Pytorch的二次元动漫动画风格迁移滤镜AnimeGANv2+Ffmpeg(图片+视频)快速实践

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_201前段时间，业界鼎鼎有名的动漫风格转化滤镜库AnimeGAN发布了最新的v2版本，一时间街谈巷议，风头无两。提起二次元，目前国内用户基数最大的无疑是抖音客户端，其内置的一款动画转换滤镜“变身漫画”，能够让用户在直播中，把自己的实际外貌转换为二次元“画风”。对于二次元粉丝来说，“打破次元壁，变身纸片人”这种自娱自乐方式可谓屡试不

zcxey2911·2022-12-22 12:48

ONNX 模型分析与使用

一些框架（例如CNTK，Caffe2，Theano和TensorFlow）使用静态图形，而其他框架（例如PyTorch和Chainer）使用动态图形。

嵌入式视觉·2022-12-22 12:05

海思Hi3559AV100将caffemodel转为wk文件

使用ruyistudio将caffemodel转换为wk文件流程。

m0_49009986·2022-12-22 12:31

【力学性能预测】基于BP神经网络的钢板力学性能预测（附完整代码和数据集，系列1）

本次实战的项目是：基于BP神经网络的钢板力学性能预测（附完整代码和数据集），系列1，基于pytorch深度学习框架自己搭建BP神经网络。

机器不学习我学习·2022-12-22 12:25

Pytorch深度学习框架

深度学习的核心是梯度下降：GradientDescentPyTorch生态NLP:PyTorchNLP、AllenNLP视觉：TorchVision图卷积网络：PyTorchgeometric、Fast.aigeometric几何部署PyTorch训练的模型：ONNX协议PyTorch能做什么？GPU加速device=torch.device("cuda")a.to(device)b.to(dev

YysJyj·2022-12-22 10:11

keras的get_value运行越来越慢的问题解决

keras深度学习框架中get_value函数运行越来越慢，内存消耗越来越大问题1.问题描述如上图所示，经过时间和内存消耗跟踪测试，发现是keras.backend.get_value()函数导致的程序越来越慢

wolf_king_586·2022-12-22 07:38

tensorflow01

深度学习框架介绍GPU加速自动求导神经网络APIubuntu下安装cudaanacondatensorflowpytorch

非畅6 1·2022-12-21 14:21

Pytorch&paddle&caffe环境搭建

一、Anaconda的安装情况一：电脑没有装python或现在装的可卸载（装Anaconda时先卸python）Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exeAnaconda3-5.3.1-Windows-x86_64.exe注：点击标题Anaconda查看安装教程。情况二：电脑目前装了python，但想保留它在(安装文件夹)本地磁盘C:/ProgramData/Anacon

sinian_四年·2022-12-21 12:43

CUDA学习笔记（大白话入门课程）

主流的深度学习框架也都是基于CUDA进行GPU并行加速的，几乎无一例外。还有一个叫做cudnn，是针对深度卷积神经网络的加速库。

滑了丝的螺丝钉·2022-12-21 04:31

【嵌入式】AI落地部署技能

成功运行已经转化好的模型在模型可以运行的基础上，保证模型的速度、精度和稳定性用C++、cuda写算子(预处理、op、后处理等等)去实现一些独特的算子调bug、联合编译、动态静态库混搭好用的开源推理框架：Caffe

路途…·2022-12-20 23:39

一文上手OpenCV DNN（使用Google inception-5h实现图像分类）

[OpenCV_Samples_CPP]1.DNN模块介绍OpenCV的DNN模块是在OpenCV3.3合并到OpenCVrelease中的，它最早是在扩展模块中的，它可以导入caffe、tensorflow

stdcoutzrh·2022-12-20 18:35

【CANN训练营第三季】昇腾AI入门课知识点整理和汇总

昇腾目前支持以下AI深度学习框架：昇思MindSpore、TensorFlow、PytorchCANN包含以下内容：统一APP编程语言统一网络构图接口高性能计算引擎以及算子库基础服务CANN支持业界主流

weixin_48453538·2022-12-20 18:02

2022CANN训练营进阶班大作业1调试分享

：也就是输入一张JPEG图片，经过DVPP解码+缩放+编码后将结果输出，由于gitee代码仓中没有直接可以实现的代码，不过提供了jpege，resize，jpege三个功能单独实现的代码，以及一个基于CaffeResNet

qq_49723795·2022-12-20 17:30

【CANN训练营第三季】基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类

【CANN训练营第三季】基于CaffeResNet-50网络实现图片分类一、云服务器的使用为了更好的让我们能够了解并学习昇腾的相关知识，华为CANN训练营第三季给予了一定的云服务器资源，申请镜像：https

weixin_48453538·2022-12-20 17:23

Redis 6.0 客户端缓存

有没有感觉像我们使用过的本地缓存Guava、Caffeine等一样？有啥特别的？这里Redi

·2022-12-20 16:42

CentOS7下部署paddlepaddle深度学习框架

文章目录安装Centos7二、恢复分区二、安装GoogleChrome浏览器GoogleChrome浏览器安装教程：三、安装anaconda四、安装NVIDIA驱动重点是安装驱动时必须退出图形界面具体操作步骤如下：五、安装CUDA六、安装cuDNN七、安装paddlepaddle-gpu八、安装paddlehub九、安装Jupyternotebook参考文献安装Centos7这里略过CentOS7

Little_Yuu·2022-12-20 15:54

OpenCV---图像形态学操作-腐蚀操作

（附源码资料）-人工智能/深度学习框架/RNN/池化层/感受_哔哩哔哩_bilibiliimportcv2#读取的格式是BGRimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpdefcv_show

renwen1579·2022-12-20 13:47

conda创建环境并下载d2l软件包

chapter_installation/index.html#操作过程：已经安装conda，再重新创建环境：d2lcondacreate--named2lpython=3.8-y激活d2l环境：condaactivated2l以下是安装深度学习框架和

燏羡·2022-12-20 13:02

Caffe使用： Ubuntu 14.04(x64) 从cuda 7.0 升级到 cuda8.0

由于之前已经在Ubuntu14.04x64上面安装cuda7.0+caffe，并且已经配置好，caffe也已经跑通。

weixin_30526593·2022-12-20 12:16

anconda使用

Ubuntu20.04anaconda4.9.2anaconda安装conda使用创建环境#方法一condacreate--namepython=#方法二condacreate-npython=#democondacreate-ncaffe-gpu36python

往海·2022-12-20 12:35

【动手开发深度学习框架日记】GPU内存管理API

在【Tensor基本数据结构】一文中，Tensor类会将数据分为在CPU端计算还是在GPU端计算。对应的就是numpy或Quark子数据结构。Tensor实现了GPU内存数据到CPU数据、CPU到GPU的迁移，通过调用cpu()和gpu()完成。数据的HosttoDevice以及DevicetoHost行为由CUDA提供，因此可以通过封装CUDAAPI供Python调用。本文主要解释CUDA的底层

MelroseLbt·2022-12-20 12:01

深度学习入门（五十八）循环神经网络——循环神经网络简洁实现

本节将展示如何使用深度学习框架的高级API提供的函数更有效地实现相同的语言模型。我们仍然从

qq_52358603·2022-12-20 09:46

matlab lstm时间序列预测,解读：一种金融时间序列预测方法：基于栈式自编码器、小波变换以及LSTM的深度学习框架...

2模型介绍文章提出的one-step-ahead预测模型主要由三部分组成，分别是用于数据预处理的小波变换，用于提取抽象特征的栈式自编码器以及用于预测的LSTM，整个模型的框架如下图所示：小波变换由于小波变换具有处理非平稳金融时间序列数据的能力，因此本文采用小波变换进行数据去噪。与傅里叶变换相比，小波变换的关键特性是可以同时分析特定时间序列的频率分量。因此，小波在处理高度不规则的金融时间序列时很有用

豆几宝·2022-12-20 08:18

使用Pytorch搭建CNN模型完成食物图片分类（李宏毅视频课2020作业3，附超详细代码讲解）

数据预处理2.3模型搭建2.4模型训练2.4.1Training2.4.2Validating2.5模型测试2.6运行结果3完整代码3.1我的版本3.2原始版本（需要GPU且安装cuda）0前言本文利用深度学习框架

Y_蒋林志·2022-12-20 01:51

阿里数据挖掘比赛总结

偶尔用caffe给师兄老师提个特征，想这个日子也是无聊呀。之后看到了阿里的数据挖掘比赛公交线路客流预测这个题目，时间战线正好，之前也参加过阿里的挖掘比赛，由于没有坚持到最后而效果一般。

荡舟·2022-12-19 23:38

25.自定义层

有时我们会遇到或要自己发明一个现在在深度学习框架中还不存在的层。在这些情况下，必须构建自定义层。本节将展示如何构建自定义层。1.不带参数的层首先，我们构造一个没有任何参数的自定义层。

chnyi6_ya·2022-12-19 21:02

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