Caffe深度学习框架第47页

caffe 添加MMDLoss层(caffe 自定义网络层)

这篇文章主要通过《LearningTransferableFeatureswithDeepAdaptationNetworks》这篇论文，增加MMDLoss网络层，对caffe增加网络层进行讲解。

海边的第八只螃蟹·2022-12-19 20:12

【一起入门NLP】中科院自然语言处理作业一：RNN,DNN,CNN 进行猫狗分类（pytorch入门）【代码+报告】

2.加强对pytorch、tensorflow等深度学习框架的使用能力。实验要求任选一个深度学习框架，实现在给定数据集上的基于DNN

vector<>·2022-12-19 20:08

深度学习框架拾遗：【Pytorch（三）】——Pytorch结构化数据建模流程

importosimportdatetimeimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoader,TensorDataset##打印时间defprintbar():nowtime=datet

J_Xiong0117·2022-12-19 18:03

python概述和python的安装及工具的使用

例如：目前很多知名的机器学习、人工智能以及深度学习框架也都是基于Python语言进行开发的：Google开

为什么要学习·2022-12-19 11:01

Linux下conda安装caffe（超简单），pb转caffe

最近碰到了需要将tensorflow的pb模型转为caffe的prototxt格式的问题，参考了keras/tensorflow1.x模型转换为caffe推理模型-知乎mmdnntensorflow转caffe

不啻逍遥然·2022-12-19 09:18

深度学习-吴恩达-笔记-7-超参数调试、Batch正则化和程序框架

测试时的BatchNormSoftmax回归（Softmaxregression）训练一个Softmax分类器深度学习框架TensorFlow【此为本人学习吴恩达的深度学习课程的笔记记录，有错误请指出！

Leon.ENV·2022-12-19 09:24

使用PyTorch训练Cifar10

可以参照AlexNet论文或者caffe的网络框架搭建。

xlcaoyi·2022-12-19 04:02

【CANN训练营第三季】基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类在昇腾310服务器的推理过程

云服务器规格（CPU架构：鲲鹏计算）CANNToolkit版本5.1.RC2切换用户su-HwHiAiUser下载sample仓库#进入目录/home/HwHiAiUsercd~#命令行下载master代码gitclonehttps://gitee.com/ascend/samples.git#切换到历史tag，以v0.6.0举例gitcheckoutv0.6.0准备模型#进入样例目录cdsamp

A-Little-Boy·2022-12-19 01:55

Caffe 增加自定义 Layer 及其 ProtoBuffer 参数

://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/52721838http://blog.csdn.net/kkk584520博客内容基于新书《深度学习：21天实战Caffe

知海无涯学无止境·2022-12-18 19:27

Caffe 增加自定义 Layer 及其 ProtoBuffer 参数[转自：卜居https://blog.csdn.net/kkk584520/article/details/52721838]

于是花了点时间整理一下之前学习Caffe时增加自定义Layer及自定义ProtoBuffer参数的简单例程，希望对初学者有借鉴意义。

jimfang1987·2022-12-18 19:27

Caffe实践 - 基于VGG16 多标签分类的训练与部署

转载地址：http://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/77581761基于CaffeVGG16的多标签分类这里采用从图像直接读取图片数据和标签的方式进行多标签分类

北方的杨先生·2022-12-18 19:24

caffe提取特征用svm进行分类

caffec++批量抽取特征的方法在[1]，但是该方法使用中有几个疑问：1.如何转换levelDB格式为libsvm格式。2..

2014wzy·2022-12-18 15:59

caffe源码阅读6-vision_layers.hpp+各cpp

因为在卷积的时候，caffe为了加速处理，使用了小技巧im2col，所以我们先来看看im2colLayer：1.im2colLayer

thy_2014·2022-12-18 15:14

基于pytorch实现Resnet对本地数据集的训练

本文需要具备python编辑器和pytorch深度学习框架的语句基础知识目录文章目录前言一、dataset.py文件二、network.py文件三、train.py结果与总结前言本文是使用pycharm

openabox·2022-12-18 14:56

深入理解 keras 中 Dense 层参数

对于现成的深度学习框架，已经有很多教程，一般都是再强调用法，却很少有理论与实战结合的示例。在此，我们将抛砖引玉，记录一些关于kera

orDream·2022-12-18 13:33

Caffe: MNIST 数据集格式转换、用 python 读写 LMDB 数据库

Preface这两天概览了一下卜居（赵永科）的《深度学习21天实战caffe》，进入深度学习挺长时间的了。文章也看了不少，Caffe、Theano、Torch也都用过。

chenxp2311·2022-12-18 13:28

【图像分割】用pytorch实现SegNet算法

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf官方代码：https://github.com/alexgkendall/caffe-segnet这篇博客中的代码可在github

辰之粥·2022-12-18 11:28

图文+代码分析：caffe中全连接层、Pooling层、Relu层的反向传播原理和实现

1.全连接层反向传播设CC为loss全连接层输入：(bottom_data)aa全连接层输出：(top_data)zz假设aa维度K_，zz维度N_，则权值矩阵维度为N_行*K_列，batchsize=M_全连接层每个输出zi=b+∑jwijajzi=b+∑jwijaj1.1bottom_diff计算：对bottom_data求导：∂C∂aj=∑i∂C∂zi⋅∂ziaj=∑izi′wij∂C∂aj

l_____r·2022-12-18 09:56

PyTorch中张量的创建和常用方法

张量的概念并非PyTorch独有，基本上通用的深度学习框架都拥有张量这一类数据结构，但不同的深度学习框架中张量的定义和使用方法都略有差别。而张量作为数组的衍生概念，其本身的定义和

L_bloomer·2022-12-18 07:14

Keras入门笔记(一)-从二分类问题到多分类问题、图像识别问题

Keras是一个Python深度学习框架，是个高层的API库。

身披白袍·2022-12-18 02:49

【Pytorch学习笔记一】Pytorch深度学习开发环境搭建（Anaconda安装+Cuda安装+pycharm）

pycharm->打开终端3.2配置pycharm运行环境3.3安装pytorch0.pytorch简介PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序，目前是主流的深度学习框架

QHCV·2022-12-18 02:48

利用FCN-32s,FCN-16s和FCN-8s训练自己制作的数据集

训练前准备在使用fcn之前需要配置caffe环境，可以参考win10+vs2013+caffe+gpu+python环境配置这篇博客，对如何制作自己的数据集以及FCN-32s训练过程可以参考FCN制作自己的数据集并训练和测试

花生米生花@·2022-12-17 21:39

经典神经网络发展史

如今各大深度学习框架中所使用的LeNet都是简化改进过的LeNet-5（-5表示具有5个层），和原始的LeNet有些许不同，比如把激

古风子·2022-12-17 17:11

python猫狗大战代码_猫狗大战

其他的工具也可以尝试，比如caffe,mxnet等。建议模型如果你不知道如何去构建你的模型，可以尝试以下的模型，后面的数字代表年份和月份：应用(可选)(推荐)应用形式多种多样，可以是在

weixin_39544101·2022-12-17 16:43

人工智能深度学习框架六核64位3399开发板支持5G模块Android8.1

iTop-RK3399开发平台是基于瑞芯微的RK3399处理器设计开发的一款产品，RockchipRK3399是瑞芯微推出的一款低功耗，高性能的应用处理器芯片。该芯片基于Big.Little架构，即具有独立的NEON协同处理器的双核Cortex-A72及四核Cortex-A53组合架构。芯片主要应用于计算机，个人互联网移动设备，人脸识别设备、无人机、机器人、游戏终端、广告机/一体机、金融POS类、

mucheni·2022-12-17 11:07

AI时代“操作系统”的山之巅，百度飞桨的梦想城

近日，权威数据调研机构IDC公布了2020年下半年深度学习框架平台市场份额报告。数据显示，在中国深度学习平台市场综合份额中，Google、百度、Facebook稳居前三，占据70%以上市场份额。

曾响铃·2022-12-17 11:24

海思Hi3519AV100深度学习方案（一）darknet转caffmodel之caffe安装（基于Ubuntu16.04+python3.5+opencv3.4.0+cuda10.0）

系列文章目录海思Hi3519AV100深度学习方案（二）darknet转caffmodel之模型转换（yolov3+caffe+python3.5）文章目录系列文章目录前言一、系统已有环境检查1.1查看本机显卡驱动

weixin_43345729·2022-12-17 10:53

极智AI | 让caffe-cudnn8支持yolov3

本教程详细记录了在caffe-cudnn8源码中添加upsample层、yolo层的方法，以支持caffe版本的yolov3模型。

极智视界·2022-12-17 10:22

darknet版本yolov4转caffe

目录1.caffe源码修改2.caffe重新编译3.模型转换4.遇到的问题1.caffe源码修改因为官方caffe1.x框架不支持yolo3/yolov4的upsample层，所以需要手动增加upsample

慕思侣·2022-12-17 10:50

darknet转caffe

背景最近在做华为atlas平台AI项目，atlas平台只支持tensorflow和caffe模型，而自己训练的是yolov3/yolov4/yolov5的darknet模型，需要先转换到pb或者caffemodel

AI松子666·2022-12-17 10:17

yolov5:onnx2caffe

环境：unbuntu18.04cuda10.1python3.7.5(anaconda中的)caffe安装：1.下载caffe源码gitclonegit://github.com/BVLC/caffe.git

qq_37516798·2022-12-17 10:47

在Ubuntu16下，配置GPU版本的caffe，并使用anaconda

历时一天的时间，安装配置OK我的caffe框架，期间遇到了需到坑，现在列下来，并把解决办法分享出来，方便你我他。

Easy.miclover·2022-12-17 10:16

docker配置darknet2caffe问题及操作记录

创建volume挂载dockerrun-i-t-v/d/Project/caffeFile:/mnt--namedatabvlc/caffe:gpu/bin/bash文件交互cp指令cpMakefile.config

define_mine·2022-12-17 10:16

darknet的yolov3转换为yolov3.caffemodel，并验证是否转换成功

darknet原版检测结果转化后模型检测结果前提：默认已经配置好源码版caffe配置caffe步骤：首先配置opencv注意一些和caffe的版本兼容问题然后配置caffe配置成功后在进行下面的配置1、

今年不吃饭...·2022-12-17 10:13

如何在Ubuntu18.04上安装caffe+darknet2caffe环境

Ubuntu的安装请参考《如何快速安装Ubuntu18.04》samba服务的配置请参考《如何在Ubuntu配置Samba服务》前提：由于在安装darknet2caffe环境的时候需要下载并安装torch

Jack_小明·2022-12-17 10:12

YOLOv4 darknet模型转换成caffemodel再转om在Atlas服务器上面推理

YOLOv4darknet模型转换成caffemodel上网搜过很多转换教程,但是很多都少了一些步骤,这里的话自己整理一份教程,本人实测可以转换成功,如果大家觉得有用,关注点赞加收藏也是一种美德哦.1.

HELLOWORLD2424·2022-12-17 10:11

Pytorch版本YOLOv3模型转Darknet weights模型然后转caffemodel再转wk模型在nnie上面推理

Pytorch版本YOLOv3模型转darknetweights模型然后转caffemodel再转wk模型在nnie上面推理文章目录Pytorch版本YOLOv3模型转darknetweights模型然后转

HELLOWORLD2424·2022-12-17 10:11

海思3159A运行yolov3（三）——darknet2caffe

可以参考原作者：https://github.com/ChenYingpeng/darknet2caffe一、环境Python2.7CaffePytorch>=0.40二、caffe参数配置1.caffe_layers

ooMelloo·2022-12-17 10:10

在配置darknet2caffe缺什么

你在安装环境的时候，可能没怎么在意python要求是3x,而发生冲突，这时候配置一个虚拟环境让python=3.6即可print后面记得加个()这个方法可行的

嗯，臭小子·2022-12-17 10:39

windows10 ubuntu18.04 CUDA9.2 caffe tensorflow pytorch安装

.制作U盘启动盘2.更改英文路径3.更新源4.设置root账号5.安装NVIDIA驱动6.CUDA安装7.CUDNN安装8.Anaconda安装9.Pytorch安装10TensorFlow安装11.caffe

龙猫_依然·2022-12-17 00:49

极智AI | ubuntu cudnn8 源码编译caffe

本教程详细记录了cudnn7环境编译caffe(原生caffe要求的环境)，与cudnn8环境编译caffe(潮流caffe要求的环境)的方法。

极智视界·2022-12-16 18:45

windows/ubuntu 系统下 caffe安装流程

Win10下caffe安装（仅cpu、python接口）参考博客：https://www.jianshu.com/p/16c872da684d提前需要安装的程序：gitcheckoutwindows:修改

Robin Don·2022-12-16 17:44

linux系统下安装caffe,centos6.5 下安装caffe

注：系统安装好后，先确认kernelkernel-headerskernel-develkernel-firmware四个包的版本要相同#rpm-qa|grepkernel1#rpm-qa|grepkernel注：先修改yum配置文件/etc/yum.conf修改keepcache=11.安装库yum-yinstallepel-release.noarch(wgethttp://pkgs.repo

weixin_39639600·2022-12-16 17:44

ubuntu16.04 安装配置matlab+python +cuda8.0+cudnn+opencv3.1的caffe环境

网络上有很多ubuntu上caffe配置环境的帖子，本人照着其中的许多进行了参考，都出现了或多或少的错误，很多地方也有差异。

auu41657·2022-12-16 17:12

小木虫高光谱遥感图像处理_高光谱图像深度学习方法综述（一）

里斯本看灯塔·2022-12-16 16:43

pytorch安装到一半中断_windows下安装pytorch教程

weixin_39841825·2022-12-16 16:47

windows下安装Pytorch环境

一直以来绝大多数的深度学习应用都是基于Keras和Tensorflow搭建的，很少有去花时间使用过Pytorch，最近正好有时间就想学习下这个被称为最适合做学术研究的深度学习框架。

Together_CZ·2022-12-16 16:40

windows下安装PyTorch框架支持CPU和GPU两种安装方式

在我之前的项目中用到PyTorch的场景并不多，所以自己对于这个深度学习框架的熟练度也不行，最近因为频繁需要用着PyTorch框架来做调试，需要自己安装搭建这个框架，之前只是用来做推理的，所以直接装的CPU

Together_CZ·2022-12-16 16:38

WSL_04 WSL2与Windows文件传输

./..进入mnt文件夹cdmntls则可以显示windows上的CD等盘分区参考通过WSL2搭建Pytorch1.10+CUDA11.4+NVIDIADriver深度学习框架全过程：https://ww

LiQiang33·2022-12-16 12:39

深度学习框架MXNET与Jupyter记事本学习笔记

很久之前就写好了这篇文章作为读书笔记，不过由于比较懒，一直没有开通博客放上来。今天整理笔记准备放一批原创和学习用的资料在博客上，以便于自己之后的复习和整理。以下为本次正文。由于现在常用的笔记本电脑具有英伟达GEFORCEGTX显卡，在进行学习深度学习的时候我准备尝试mxnet这个框架，一开始照着书中的步骤做到使用清华PyPI镜像时，始终报错，据参考网上社区资料说是因为国内的墙墙，导致网速过慢，而且

拾年如一·2022-12-16 11:05

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