Caffe深度学习框架

Pytorch模型转onnx、caffe、TorchScript通用代码，onnx模型推理

前言训练好的模型需要移植到ncnn、mnn、tensorrt、tnn、openvino等前向推理框架上部署一、模型转onnx不管是tensorflow、pytorch、mxnet部署时移植到目标框架，那么先将模型转成onnx这个中间商，再转成目标框架或NPU是明智的选择。二、使用步骤1.转成onnx示例代码model=MobileFaceNet()model.load_state_dict(tor
songlixiangaibin·2022-11-25 18:50

Ubuntu16.04+Opencv+Caffe+Digits+Keras+TensorFlow-GPU搭建教程

更新一波网上很多博客已经写了如何搭建的教程，因为搭建的过程中参考了很多博客和官方教程，所以在这里写下自己在笔记本上搭建的教程吧，适合随时在自己本上调程序的小伙伴们。第一部分系统安装版本Ubuntukylin16.04.2。这里省略安装过程，请自行网上搜索安装过程。这里只强调一点，为了系统的稳定性，常用挂载分区（/，交换分区，/boot，/home，/usr；有些还分了/data到固态硬盘放数据集加
爱随心flying·2022-11-25 16:56

Ubuntu16.04+cuda8.0rc+opencv3.1.0+caffe+Theano+torch7搭建教程

学习中用到深度学习的框架，需要搭建caffe、theano和torch框架。经过一个月的不懈奋战，终于搭建好了框架。现在分享简单的搭建过程，为后面要用到深度学习框架的同学节省时间，写了这个博客。
爱随心flying·2022-11-25 16:26

CNN的几种经典模型

Caffe中LeNet的配置文件
Zero-One-0101·2022-11-25 15:16

基于MNIST数据集搭建神经网络（笔记二）

本文主要参考了《tensorflow实战Google深度学习框架》一书，个人非常推荐零基础的可以看看，有需要的
@不要和我港话·2022-11-25 15:37

动手学深度学习——数据操作之ndarray与tensor间的转换

为什么可以转换无论使用哪个深度学习框架，它的张量类（在MXNet中为ndarray，在PyTorch和TensorFlow中为tensor）都与Numpy的ndarray类似。
时生丶·2022-11-25 14:13

TensorRT安装及验证

博主的一些基本环境配置可见之前博客非虚拟机环境下Ubuntu配置_jiugeshao的专栏-CSDN博客TensorRT的介绍见之前博客，TensorRT的安装、TensorRT如何加速Pytorch、Tensorflow、Caffe
竹叶青lvye·2022-11-25 13:30

冻结训练和解冻训练的区别

冻结训练与解冻训练原理为什么进行冻结训练区别参考原理大部分深度学习框架（例如pytorch和tensorflow）都提供了一些比较经典，且预训练好的网络模型（resnet、alexnet等），这些训练好的网络模型有较好的泛化性能
事多做话少说·2022-11-25 13:16

冻结网络pytorch

冻结pytorch的网络有两种方式1.冻结方式一：lr=0caffe反正是这么写的，具体方式如下model_params=[{'params':base_params,'lr':0},#注释【1】{'params
库页·2022-11-25 13:46

docker 训练深度学习_docker配置深度学习环境

序阅读本篇文章可以帮你解决的问题是：提供一套解决方案，能够在支持Docker的任何版本Ubuntu系统下，搭建出完美运行各种深度学习框架、各种版本、各种环境依赖(NAIVID显卡)深度学习工程的开发环境
Super Jasper·2022-11-25 11:37

李宏毅《机器学习》飞桨特训营(八)——Paddle2.0教学(基于Paddle实现线性回归和神经网络拟合)

.神经网络回归问题3.1构建训练集3.2初始化模型组、损失函数、梯度下降方法并开始训练3.3显示拟合曲线一.Paddle2.0教学此教程旨在介绍PaddlePaddle(一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架
卡卡南安·2022-11-25 10:27

NNDL 实验二 pytorch入门

在深度学习框架中，数据经常用张量(Tensor)的形式来存储。张量是矩阵的扩展与延伸，
Perfect(*^ω^*)·2022-11-25 10:05

【caffe】初学小白win10下第一个mnist实践过程记录

参考caffe基础知识：https://www.cnblogs.com/luludeboke/p/7813060.html过程参考：https://blog.csdn.net/qq_41554005/article
又又酸又菜又多余·2022-11-25 09:02

大厂必考深度学习算法面试题

一，滤波器与卷积核二，卷积层和池化输出大小计算2.1，CNN中术语解释2.2，卷积输出大小计算（简化型）2.3，理解边界效应与填充padding参考资料三，深度学习框架的张量形状格式四，Pytorch、
嵌入式视觉·2022-11-25 08:40

TensorFlow 和 PyTorch 迎来后浪，工业界到底需要怎样的机器学习框架

全世界最为流行的深度学习框架有Tensorflow、PyTorch、Caffe、Theano、MXNet、Torch、PaddlePaddle等
我爱计算机视觉·2022-11-25 08:05

机器学习框架：开源的好，还是自研的香？

全世界最为流行的深度学习框架有Tensorflow、PyTorch、Caffe、Theano、MXNet、Torch、PaddlePaddle等
高校俱乐部·2022-11-25 08:00

利用tensorflow搭建Alexnet，并进行.tflite的导出

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档前言TensorFlowLite是一种用于设备端推断的开源深度学习框架，可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和IoT设备上运行TensorFlow
Wddfh_frw·2022-11-25 08:28

TensorFlow和PyTorch迎来了“后浪”

作者|蔡芳芳采访嘉宾|袁进辉7月31日，深度学习框架OneFlow正式在GitHub上开源，采用Apache2.0开源协议，这是国内首个由初创公司、小团队自研并开源的AI框架。
OneFlow深度学习框架·2022-11-25 08:27

层出不穷的机器学习框架到底在“卷”什么？

全世界最为流行的深度学习框架有Tensorflow、PyTorch、Caffe、Theano、MXNet、Torch、PaddlePaddle等
小红书技术REDtech·2022-11-25 08:27

OpenCV计算机视觉库，Tensorflow深度学习框架

Tensorflow专为深度学习而生，是当前很常用的一种深度学习框架，可以方便的实现各种深度学习算法。二者不属于同一领域，做计算机视觉用OpenCV，做深度学习用Tensorflow。
Corse1769·2022-11-25 06:39

基于C++的深度学习模型部署

1.1引言PyTorch作为一款端到端的深度学习框架，在1.0版本之后已具备较好的生产环境部署条件。除了在web端撰写RESTAPI进行部署之外(参考)，软件端的部署也有广泛需求。
青春须早为,岂能长少年·2022-11-25 05:07

【深度学习】使用C++手动搭建一个神经网络

1.前言深度学习框架给我们带来了很多方便，但是过于依赖框架反而会让我们不知所以然。本篇博客中，我使用C++语言实现了一个简单的神经网络。2.原理神经网络由正向传播和反向传播构成。
DwD-·2022-11-25 05:03

深度学习框架——TensorFlow（CPU、GPU版本）安装教程

在经历了多次的实践（折磨）后，总结了以下自认为比较好用的TensorFlow安装方式，如有更好用、简便的方式，或者安装过程仍出现了问题，欢迎进行反馈以便改进。CPU、GPU版本的安装步骤刚开始一致，待到不一致处会进行提醒。安装步骤：一、安装Anaconda首先去Anaconda的官网（Anaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatform），下载Anac
_遮云壑_·2022-11-25 05:31

Tensorflow/Pytorch安装（Anaconda环境下，无版本冲突，亲测有效）

深度学习框架安装零、前言一、Tensorflow安装二、Pytorch安装零、前言深度学习相关的热门框架主要为Tensorflow和Pytorch，通过各框架官网引导一般可以正常安装该框架，但是真正动手安装过的同学应该都知道这些第三方库之间可能存在版本冲突的问题
NorthSmile·2022-11-25 04:22

tensorflow平台极简方式_TensorFlow2.0极简安装（亲测有效）

AI人工智能TensorFlow2.0极简安装(亲测有效)相信每一个学习深度学习的人来说都知道Google的深度学习框架TensorFlow，估计每个人都想成为一个TFBoy(TensorFlowBoy
weixin_39601743·2022-11-25 04:11

caffe-segnet编译

caffe-segnet-cudnn5编译+pycaffe编译环境编译环境anacondapython3.6显卡nvidia-geforce-2060驱动470.103.01cuda8.0cudnn5.1opencv3.4.10
我真的太难了啊·2022-11-25 04:36

安装完Anaconda python 3.8，降级python3.6方法

Anacondapython3.8，降级python3.6方法请查看改进版操作：最新Anaconda创建Python3.6，Python3.7虚拟环境，为Pytorch,tensorflow创建单独环境，因为Pytorch深度学习框架不支持
集电极·2022-11-25 03:04

【超直白讲解opencv RGB与BGR】RGB模式与BGR模式有什么不同，如何相互转换？

因为caffe，作为最早最流行的一批库
Dukixytapoo.·2022-11-25 03:21

【笔记】特征融合

看了一些深度学习框架的例程，处理原图为黑白比如mnist数据集，不需要进行图片均值减去处理，而三通道彩图，一般都需要。二、特征融合https://b
TobiasYoung·2022-11-25 02:28

MNN框架学习（一）

在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测，端侧可以是手机端或者IOT端，是推动深度学习算法落地的重要工具MNN特点轻量性：MNN文件很小，只有几兆，可以方便地部署到移动设备和各种嵌入式设备通用性：支持Tensorflow、Caffe
骚年，你渴望力量嘛？·2022-11-25 02:48

Tensorflow教程

3、那TensorFlow与其他深度学习库，如Torch、Theano、Caffe和MxNet的区别在哪里呢？包括TensorFlow在内的大多
阿玉婷子在学习·2022-11-25 01:35

win10系统anaconda3同时安装mxnet、tensorflow、pytorch、飞桨的GPU版本

最近想同时使用几个深度学习框架，如果直接安装在anaconda基础环境，往往会提示依赖包冲突。尝试使用conda为每一个深度学习框架建立一个环境，安装后不会再提示依赖冲突。
_勇·2022-11-24 23:42

MxNet（GPU版本）安装及相关配置（CUDA，CuDNN，Graphviz，d2l，虚拟环境配置）及最终建议

深度学习框架MxNet配置（GPU版本）1.对应镜像：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/mxnet/找到与自己电脑Python版本对应（命令行使用python
Space65536·2022-11-24 23:11

PaddlePaddle、Paddle Lite、Paddle Inference、FleetX

一、飞桨开源框架(PaddlePaddle)是一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架（本地训练学习推理）飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术先进、功能完备的开源深度学习平台
花开花落的个人博客·2022-11-24 22:36

《亲自动手写一个深度学习框架》-专题视频课程-广州市老刘

《亲自动手写一个深度学习框架》课程介绍Caffe、Tensorflow等框架灵活好用，但也屏蔽了很多技术细节，对我们的学习很不利！本课程带领大家亲自动手写一个深度学习框架，理解常用技术的底层实现。
轩辕十四·2022-11-24 19:49

AI - 主流深度学习框架简介

主流深度学习框架框架发展历程Google-TensorFlowGoogle-KerasBVLC-Caffe/Caffe2Facebook-PyTorchDMLC-MXNet框架发展历程Google-TensorFlow
程序员的记录·2022-11-24 18:49

人工智能-深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程

课程风格通俗易懂，快速掌握当下最热门的深度学习框架
weixin_34163553·2022-11-24 18:49

人工智能 深度学习（Deep learning）开源框架

1、Caffe。源自加州伯克利分校的Caffe被广泛应用，包括Pinterest这样的web大户。与TensorFlow一样，Caffe也是由C++开发，Caffe也是Goog
ejinxian·2022-11-24 18:19

人工智能学习框架

五大主流人工智能学习框架sklearnsklearn是机器学习框架，不支持GPUTensortFlow2.0是深度学习框架，是目前使用人数最多的机器学习框架，支持GPUPytorch学术界最喜欢用的深度学习框架
liuziyuan827·2022-11-24 18:19

开始迈向人工智能，学习主流的深度学习框架Tensorflow

#DeepLearn-Tensorflow开始迈向人工智能，学习主流的深度学习框架Tensorflow##概念人工智能、机器学习、深度学习都什么区别？
Game_Tom·2022-11-24 18:19

[人工智能]深度学习框架

随着时间的推移，最为好用的几个框架被大量的人使用从而流行了起来，接下来介绍一下目前全世界最为流行的几大深度学习框架。TensorFlow首先介绍的是Google开源的TensorFlow
diaoliu7553·2022-11-24 18:48

Win10/11+Anaconda+pytorch-cpu+pycharm+jupyter notebook环境配置（超简单、配图）

文章目录前言一、安装和配置Anacnda1.下载2.安装3.配置Anaconda的环境变量4.验证安装二、为深度学习框架Pytorch配置专属的开发环境1.使用AnacondaNavigator配置新的环境
叶觐川·2022-11-24 18:12

搭建深度学习框架（六)：实现LSTM网络的搭建

上一节已经实现了MLP网络的搭建、运用和框架的发布，这一节将实现LSTM网络的搭建和运用。代码下载地址：xhpxiaohaipeng/xhp_flow_frame1.LSTM的实现原理本人在我的硕士毕业论文中已经对LSTM的实现原理做了具体分析和公式推导，本文的LSTM代码就是依据毕业论文内的公式推导实现的，有兴趣的可以下载进行查看，这里不做具体分析。主要核心内容可参考如下：（1）LSTM细胞，主
枭志·2022-11-24 17:05

pytorch-cpu或gpu离线或在线高速下载安装

前言pytorch的安装相对caffe简单许多，执行命令无脑安装在线安装去https://pytorch.org/官网，按你的配置进行选择（编译版本、操作系统、包、语言、cpuorgpu)，比如我在台式装的
终有一日·2022-11-24 17:07

手撕神经网络（1）——神经网络的基本组件

当然，你可以使用现有的深度学习框架如tf和torch。然而，这些框架都是高度封装的，读者虽然用着好用，但是这对于想深入理解神经网络的读者不是最好的选择。
神采的二舅·2022-11-24 15:35

[caffe]深度学习之MSRA图像分类模型Deep Residual Network(深度残差网络)解读

一、简介MSRA的深度残差网络在2015年ImageNet和COCO如下共5个领域取得第一名：ImageNetrecognition,ImageNetdetection,ImageNetlocalization,COCOdetection,andCOCOsegmentation。文章：DeepResidualLearningforImageRecognition代码：https://github.
sunbaigui·2022-11-24 15:15

小白的深度学习之路，Ubuntu安装Anaconda以及Tensorflow方法汇总帖

首先，介绍一下自己使用的虚拟机版本以及深度学习框架，在安装过程中遇到的问题以及注意事项会在这里一一介绍。在这里，我选择的是系统是Ubuntu版本的Linux，并在Vmware上进行了系统的安装。
所幸楠风知我意·2022-11-24 14:52

重磅发布2.0 Alpha版，TensorFlow新定位：端到端开源机器学习平台

虽然在此之前关于TensorFlow2.0的众多更新已经放出，但作为当前最为流行的深度学习框架，2.0Alpha版的正式发布依旧引人关注。此外，今日谷歌还开源了新的框架与库，发布了两款有趣的开发硬件。
吾会飞飞飞·2022-11-24 12:31

opencv-python的cv.dnn介绍

dnn.blobFromImage注：plt可以直接显示归一化后的图片2.2.dnn.NMSBoxes2.3.dnn.readNetOPenCV自3.3版本开始，加入了对深度学习网络的支持，即DNN模块，它支持主流的深度学习框架生成与到处模型的加载
集电极·2022-11-24 12:12

cv.dnn介绍及常用模块

介绍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，即模型训练好了，进行预测，支持多种深度学习框架，比如TensorFlow，Caffe,Torch和Darknet。
甜甜的初夏·2022-11-24 12:09
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