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caffe学习笔记
caffe学习笔记
--实现CNN各层特征可视化
最近在阅读CNNvisualconvolutionnetwork论文,希望能使用caffe实现CNN的各层特征可视化,而不仅限于绘制网络结构图或者损失曲线图,所以查阅caffe官方教程和相关博客后,对caffe自带的分类例程00-classification.ipynb进行了测试运行,下面进行一些程序的讲解,希望能加强理解。PS:caffe实现可视化借助jupyternotebook这样强大的网页
小熊猫3
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2020-07-05 04:44
Caffe学习笔记
7:模型微调
一般来说我们通常都是需要在一些特定的领域里来识别分类,比如服装类、标志等等,但是深度学习中数据集的准备一直是最令人头疼的一件事。我们很难拿到大量的数据。在这种情况下重新训练的一个新的网络是比较复杂,且参数也不好调整,因此数据集为图像时,通过fine-tuning微调是一个比较理想的选择。Fine-tuning的整体思路就是,ImageNet是一个千万级的图像数据库,现已经在ImageNet上训练了
Zz鱼丸
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2020-06-30 19:16
caffe学习笔记
(二)--MNIST实例
LeNetMNIST实例MNIST手写数字数据库是另外一个更大的手写体数据库NIST的子集,现在已成为图像识别领域用来测试自己的算法的一个基准数据库,它的训练集由60000张手写数字图片样本组成,测试集包含了10000个样本,其中所有的图片样本都经过了尺寸标准化和中心化,图片的大小固定为28*28。据说该数据集中的图片是由美国中学生手写的数字,所以非常贴近实际,如果你的模型在该测试集上的测试精度能
狮子HH
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2020-06-30 08:25
caffe
caffe学习笔记
MNIST
LeNet
protobuf
blob
caffe学习笔记
(一):mnist
caffe-mnist实例的官方链接http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html1、在安装成功caffe的基础上运行mnist实例2、准备数据首先需要从MNIST网站上下载和改变数据格式,运行一下命令cdCAFFEROOT./data/mnist/getmnist.sh./examples/mnist/createmnis
二锅锅
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2020-06-30 00:35
保存
实例
Caffe学习笔记
5:学习率、迭代次数和初始化方式对准确率的影响
符号说明lr:LearningRate,学习率te:TrainingEpochs,训练迭代次数z:变量初始化为0t:变量初始化为标准截断正态分布的随机数最终准确率比较可以看到:学习率为0.01,迭代次数为50次,并且采用随机初始化方式时准确率远远低于其他方式,甚至不足90%。而学习率为0.1,迭代次数为50次,并且采用随机初始化的方式时准确率最高。对于采用随机初始化的方式,在其他参数相同的情况下增
Zz鱼丸
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2020-06-26 21:36
caffe学习笔记
6--训练自己的数据集
这一部分记录下如何用caffe训练自己的数据集,这里使用AlexNet的网络结构。该结构及相应的solver文件在CAFFE/models/bvlc_alexnet目录下,使用train_val.prototxt和solver.prototxt两个文件首先,在$CAFFE/examples/imagenet下面创建自己的文件夹,myimage,因为原始的Imagenet数据集太大,我们这里使用自己
thystar
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2020-06-26 19:54
caffe学习
Caffe学习笔记
1:用训练好的mnist模型进行预测(两种方法)
caffe的mnist训练起来挺方便,但是怎么进行预测呢?参考:http://blog.csdn.net/l691899397/article/details/52233454http://www.jianshu.com/p/9644f7ec0a03http://www.jianshu.com/p/9e30328a0a71理论可以参考一下第一个博客,也可以看看论文。我认为进行预测两个关键的步骤是:
Zz鱼丸
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2020-03-01 02:47
Caffe学习笔记
8:Faster R-CNN运行及实时性DEMO测试
faster-rcnn:FastRegion-basedConvolutionalNeuralNetworks基于区域的卷积神经网络http://blog.csdn.net/column/details/ym-alanyannick.html先感谢敖川学长给我提供练手的电脑!前面都学习CNN在图像分类上的巨大优势和应用,但是要把CNN用作目标检测改怎么实现,困扰了我很久。学了几天先作个笔记。在Fa
Zz鱼丸
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2020-01-06 02:48
Caffe学习笔记
4:特殊的层及solver最优化求解
今天总结一下搜到的一些知识:感谢http://blog.csdn.net/roslei/article/details/52807699http://blog.csdn.net/u013066730/article/details/53764155http://blog.csdn.net/qq_26898461/article/details/50445392卷积神经网络(CNN)中的一些特殊层B
Zz鱼丸
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2019-11-01 14:15
Caffe学习笔记
(四)自定义layer并测试
实例:添加一个sin层主要过程:头文件:include/caffe/layers/your_layer.hpp层定义:src/caffe/layers/your_layer.cpp和src/caffe/layers/your_layer.cu[可选]测试文件:test/test_your_layer.cpp在build文件夹下进行测试头文件定义在caffe_root/include/caffe/l
不吃饭就会放大招
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2019-06-29 17:36
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Caffe
深度学习
【
caffe学习笔记
】caffe问题集
1、caffemodel和solverstateAnyexamplesofusing.solverstatewithpythoninterfaceCaffe的配置文件校验实现分析2、scale和bias层ScaleandBiasLayersAddScalarLayertomultiplytwoBlobswithbroadcasting3、random_seedrandom_seeddoesntcr
1273545169
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2019-06-13 16:41
Caffe学习笔记
(三)Caffe训练
笔记(三):用Caffe已有的网络模型训练自己的数据文章目录1.准备数据2.生成LMDB文件3.生成均值文件4.用预训练模型进行训练5.绘制loss曲线6.训练问题记录1)loss不下降2)测试报错1.准备数据1)再划分训练数据这里使用的是kaggle的二分类数据集:cat&dog,cat和dog的train包内各有12500张图片,将图像分为两批:训练数据(train)和验证数据(val),一般
不吃饭就会放大招
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2019-06-03 08:22
#
Caffe
深度学习
Caffe学习笔记
(一)Caffe训练常用文件
笔记(一):Caffe训练中用到的一些关键文件,以及这些文件的内容和作用。文章目录1.train.prototxt文件1.1数据层1.2卷积层1.3池化层1.4激活层1.5全连接层1.6损失函数层1.7BN层1.8Dropout层1.9准确率层2.solver.prototxt文件Caffe训练模型时,需要两个文件:train.prototxt和solver.prototxt,其中:train.p
不吃饭就会放大招
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2019-06-02 11:10
#
Caffe
深度学习
pycaffe定义net层和测试网络
推荐一个关于caffe的博客,非常优秀:
Caffe学习笔记
。各项内容都写的非常详细。
我是小蚂蚁
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2019-01-07 09:44
caffe
caffe学习笔记
5-制作LMDB数据
caffe提供了相关的脚本,我们只需要打开对里面的某些某块进行编写就可以了打开.sh文件进行配置首先是EXAMPLES和DATA两个选项,一般情况下我们制作项目都是新建一个文件夹,然后将相关的layer层和solver配置文件都放到这个文件夹下,那么这时候对应的这两个选项就是填入这个文件夹了TOOLS,caffe的文件夹中的/caffe/build/tools,那么我们只需要填写前面的绝对路径,也
鬼夫子
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2018-10-18 22:21
caffe学习笔记
caffe学习笔记
2--卷积层和池化层、激活函数、全连接层的编写
layer{name:“conv1”type:“Convolution”top:“conv1”bottom:“data”#跟数据层的输出相对应,表示输入的数值的属性,因为在数据层中输出的是data属性,卷积层连接的是数据层,故是dataparam{lr_mult:1#对权重参数的定义,W,最终的学习率是solver.prototxt中的base_lr乘以W}param{lr_mult:2#对偏置参
鬼夫子
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2018-10-16 23:16
caffe学习笔记
caffe学习笔记
(二):Mnist手写体数字识别实例
手写体识别基本是caffe入门的必修课,caffe官方教程最为正宗,在此给出官方教程链接:http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html另外有大神已经进行了详细翻译,在此附上链接,就不再进行重复编写。https://blog.csdn.net/real_myth/article/details/52743407另外为了更好的
小熊猫3
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2018-07-24 15:26
Caffe
Caffe学习笔记
caffe学习笔记
(一): caffe训练流程(超详细)
一、准备数据1.得到文件列表清单2.转换成Lmdb格式在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb,因此需要将原始图片文件转化为能够运行的db文件。在caffe中存在convert_imageset.cpp,存放在根目录下的tools文件夹下。编译之后,生成对应的可执行文件放在buile/tools/下面,这个文件的作用就是用于将图片文件转换成caffe框架中能直接使用的db文件。命
小熊猫3
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2018-07-24 15:19
Caffe
Caffe学习笔记
caffe学习笔记
9:Fine-tune现有的模型
Fine-tuning一个预训练的网络用作风格识别在这个例子中,我们将探索一种在实际生活中特别有用方法:使用一个预训练的模型并且在自己的数据上Fine-tune参数Fine-tune的好处就不说了,大家自己查找。下面讲一讲Fine-tune的步骤。首先我们要准备数据,包括如下几步(1):使用脚本获取预训练的模型(2):下载用于演示的Flickr样式的子集(3):将下载的数据转化为caffe可以使用
xz1308579340
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2018-06-05 22:19
caffe
caffe学习笔记
caffe
Fine-turn
caffenet
分类
caffe学习笔记
——python+mnist手写数字识别
1、数据准备之前的博客中已经对mnist数据集进行过介绍,这里我们直接将保存好的图片拿过来处理。数据分成了训练集(60000张共10类)和测试集(共10000张10类),将每个类别放在一个单独的文件夹里。并且将所有的图片,都生成了txt列表清单(train.txt和test.txt)。为节约时间,这里直接下载denny分享的数据集:http://pan.baidu.com/s/1pLMV4Kz在c
wanty_chen
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2018-05-08 14:32
caffe
python
caffe学习笔记
:caffe网络模型文件(.prototxt)layer与layers区别
编写caffe网络模型文件的时,有layer与layers两种方式,其不同之处主要在于网络类型type的定义方式不同,例如定义type为hdf5数据类型时,其定义方式如下。1.使用layerlayer{name:"data"type:"HDF5Data"top:"data"top:"label"hdf5_data_param{source:"examples/hdf5_classification
Hayden_Miao
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2018-04-02 17:14
caffe学习
caffe学习笔记
:windows环境caffe使用错误锦集
写在前面:小白入门深度学习框架caffe,其间遭遇各种Checkfailed,特做整理汇总。问题大多都可以在网上找到原因,没有的则通过阅读源码解决(建议遇到问题找到源码,大多有提示)。1.Checkfailed:net_->num_intputs()==1Networkshouldhaveexactlyoneintput原因:使用train_val.prototxt而未使用deploy.deplo
Hayden_Miao
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2018-04-02 16:56
caffe学习
caffe学习笔记
:windows环境下caffe-window安装(CPU版)
配置:win7_64bit+VS2013准备工作:下载微软官方提供的caffe安装包,下载地址:https://github.com/Microsoft/caffe,下载完毕解压到目标文件夹即可,笔者放置在E盘根目录中。一、修改配置文件打开E:\caffe-master\caffe-master\windows,找到CommonSettings.props.example文件复制(原文件作为备份)
Hayden_Miao
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2018-04-02 16:46
caffe学习
Caffe学习笔记
2——超参数solver文件
寻找最优解策略往往lossfunction是非凸的,没有解析解,我们需要通过优化方法来求解。caffe提供了六种优化算法来求解最优参数,在solver配置文件中,通过设置type类型来选择。StochasticGradientDescent(type:“SGD”),AdaDelta(type:“AdaDelta”),AdaptiveGradient(type:“AdaGrad”),Adam(typ
等一杯咖啡
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2018-01-31 23:12
深度学习
深度学习21天实战
caffe学习笔记
《12:Caffe 最优化求解过程》
caffe相关代码注释:https://github.com/QueenJuliaZxx/Caffe1、求解器Solver目的:让损失函数达到全局最小;特性:负责记录优化过程,创建用于学习的训练网络和用于评估学习效果的测试网络;调用Forward-->调用Backword-->更新权值,反复迭代优化模型;周期性地评估测试网络;在优化过程中为模型、求解器状态打快照;为了让权值从初始化状态向更好的模型
女王の专属领地
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2018-01-31 20:33
Caffe
深度学习21天实战
caffe学习笔记
《8:Caffe I/O模块》
运行caffe例程前,详见原始数据转换为LMDB格式,训练网络时需要由数据读取层(DataLayer)不断从LMDB读取数据,送入后续卷积,下采样等层。1、数据读取层DataLayer:DataLayer是Layer的派生类,可以读取LMDB、LEVELDB,还可以从原始图像直接读取ImageDataLayer;(1)数据结构描述(2)数据读取层实现声明:include/caffe/data_la
女王の专属领地
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2018-01-25 16:07
Caffe
深度学习21天实战
caffe学习笔记
《7 :Caffe数据结构》
Caffe数据结构一、基本概念二、Blob:Caffe的基本存储单元blob:四维数组,维度从低到高(width_,height_,channels_,num_);用于存储和交换数据;存储数据或者权值(data)和权值增量(diff);提供统一的存储器接口,持有一批图像或其他数据、权值、权值更新值;进行网络计算时,每层的输入、输出都需要通过Blob对象缓冲。(1)基本用法可自动同步CPU/GPU上
女王の专属领地
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2018-01-25 11:45
Caffe
深度学习21天实战
caffe学习笔记
《6 : Caffe代码梳理》
Caffe代码梳理1、caffe目录结构2、caffe阅读路线:src/caffe/proto/caffe.proto了解基本数据结构内存对象和磁盘文件的一一映射,主要由ProtoBuffer工具完成;include头文件理解整个框架,从基类向派生类顺藤摸瓜;.cpp和.cu文件caffe框架不需要大改,只需要按需求派生出新的类实现即可;编写各类工具集成到caffe内部如tools下的工具;注:快
女王の专属领地
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2018-01-17 19:50
Caffe
深度学习21天实战
caffe学习笔记
《16:Caffe迁移和部署》
Caffe的迁移和部署1、从开发测试到生产部署:离线训练、在线识别开发:离线训练阶段数据专家选择训练数据,算法专家设计模型参数,开发专家优化和调试训练过程,得到满足发布的模型,在caffe中表现为*.caffemodel文件;部署:在线识别阶段利用发布模型到线上或者某个嵌入式平台生产机器,接入线上其他服务(存储、数据库),获取在线数据并用上述模型处理,将结果返回客户端。并且将异常结果反馈给开发阶段
女王の专属领地
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2017-11-23 17:40
Caffe
深度学习21天实战
caffe学习笔记
《4 : Caffe依赖包解析》
Caffe依赖包解析1、ProtoBuffer:从.prototxt文件读取到内存【.proto记录了模型训练所需要的超参数(eg:solver.prototxt)】caffe中把它当做权值和模型的载体(类似于txt、bin、图形化等);统一的参数方案都建立在这个参数描述文件.proto中,用.protoc编译即可,便于模块集成;跨语言(c++、java、python)安装路径不是系统默认路径,安
女王の专属领地
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2017-11-23 09:59
Caffe
Caffe学习笔记
2:LeNet拒绝官方脚本!从数据准备到训练再到预测
作为深度学习界的“helloworld!”,学习起来真没那么容易。接触深度学习,第一个接触的就是mnist。但是初次接触就只跑了三个脚本get_mnist.shcreate_mnist.shtrain_lenet.sh然后就结束了,对此我蒙逼了许久。因为对于caffe的整体框架不熟悉,对CNN不深入,因此感觉举步维艰。经过1个多月的沉淀终于能完整的走一遍MNIST。对于初学者,深度学习分为三步:1
Zz鱼丸
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2017-08-23 17:35
深度学习21天实战
caffe学习笔记
《3 :准备Caffe环境》
准备Caffe环境【如果是其他环境下的配置就请绕道喽,我也没有专门去试一试各个环境下的配置,请谅解~】官网http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html;首先在这里介绍一下我的硬件环境:Ubuntu14.04---------[win10远程连接ssh(putty)+VNC]:http://www.ubuntu.com/download/desk
女王の专属领地
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2017-07-14 20:40
Caffe
深度学习21天实战
caffe学习笔记
《1:深度学习的过往》
1.深度学习DL:1.1、有监督学习、无监督学习、过拟合、训练样本、泛化、训练集、验证集、测试集这些和深度学习有关的知识需要实现明白,这里有一个深度学习的资料你们可以去下载;http://download.csdn.net/detail/julialove102123/98403291.2、相关公司及牛人和技术:Google------->GeoffreyHinton(Googlenet、Dist
女王の专属领地
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2017-05-12 13:32
深度学习
深度学习
Caffe
Caffe学习笔记
(七):使用训练好的model做预测(mnist)
转载请注明作者和出处:http://blog.csdn.net/c406495762Python版本:Python2.7运行平台:Ubuntu14.04一、前言在之前的笔记中,已经生成了训练好的mnist.cafffemodel,接下来我们就可以利用这个model做预测了。在这之前,我们还需要一个文件:deploy.prototxt。那么,就让我们从deploy.prototxt开始说起。二、de
Jack-Cui
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2017-04-22 15:47
Caffe
Caffe入门教程
Caffe学习笔记
(六):mnist手写数字识别训练实例
转载请注明作者和出处:http://blog.csdn.net/c406495762Python版本:Python2.7运行平台:Ubuntu14.04一、前言深度学习的一个简单实例就是mnist手写数字识别,只要这个例子弄明白,其它的内容就可以举一反三了。之前的内容如有遗忘,可以进行回顾。使用pycaffe生成train.protxt、test.prototxt使用pycaffe生成solver
Jack-Cui
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2017-04-20 23:25
Caffe
Caffe入门教程
Caffe学习笔记
(五):使用pycaffe生成solver.prototxt文件并进行训练
转载请注明作者和出处:http://blog.csdn.net/c406495762Python版本:Python2.7运行平台:Ubuntu14.04上几篇笔记记录了如何将图片数据转换成db(leveldb/lmdb)文件,计算图片数据的均值,train.prototxt和test.prototxt文件的编写。本篇笔记主要记录如何生成sovler文件,solver文件是训练的时候,需要用到的pr
Jack-Cui
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2017-04-20 23:23
Caffe
Caffe入门教程
Caffe学习笔记
(四):使用pycaffe生成train.prototxt、test.prototxt文件
转载请注明作者和出处:http://blog.csdn.net/c406495762Python版本:Python2.7运行平台:Ubuntu14.04一、前言了解到上一篇笔记的内容,就可以尝试自己编写python程序生成prototxt文件了,当然也可以直接创建文件进行编写,不过显然,使用python生成这个配置文件更为简洁。之前已说过cifar10是使用cifar10_quick_solver
Jack-Cui
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2017-04-20 23:47
Caffe
Caffe入门教程
深度学习21天实战
Caffe学习笔记
一
在ubuntu中配置好环境后,运行手写体数字识别例程时,通过执行脚本./examples/mnist/create_mnist.sh把下载到的原始数据集转换为LMDB时报错了:然而我目前还不知道这个错误怎么解决?这个错误已经查出来了,因为我是在bashforwindow中运行的,因为是在windows中挂载的ubuntu所以导致文件格式不匹配。最终选择继续我的双系统之路。安装双系统的过程可谓是走过
spritezhong
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2017-04-04 22:04
Caffe学习笔记
(二):使用Python生成caffe所需的lmdb文件和txt列表清单文件
转载请注明作者和出处:http://blog.csdn.net/c406495762Python版本:Python2.7运行平台:Ubuntu14.04最后修改时间:2017.4.20在上个笔记中,已经学会了如何使用Caffe利用作者给的脚本训练CIFAR-10数据集,得到训练好的CNN模型。但是在上个笔记中,使用的都是作者提供好的脚本文件,完全就是按照教程跑了一下提供的demo。对于自己手里的一
Jack-Cui
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2017-03-29 21:31
Caffe
Caffe入门教程
Caffe 学习笔记(视觉层(Vision Layers)及参数)
所有的层都具有的参数,如name,type,bottom,top和transform_param请参看我的前一篇文章:
Caffe学习笔记
(数据层及参数)本文只讲解视觉层(VisionLayers)的参数
AndyCao9527
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2017-03-22 10:10
caffe学习笔记
Caffe编译(Win10+Vs2015+Cuda8.0)
参考博客编译Windows下VS2015编译caffecaffewindow10安装Caffe在window10+VS2015安装测试minist数据集
CAFFE学习笔记
(一)Caffe_Example
等一杯咖啡
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2017-03-09 14:04
深度学习
【
caffe学习笔记
】caffe训练日志输出
在你的训练命令后面加上下面代码:2>&1|teeyourpath/caffe.log1.tee的意思就是命令行信息重定向的命令2.2>&1的意思是错误的信息也当成标准信息输出,这样能够保证输出log信息的完整性。
Wonder233
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2017-03-07 15:04
caffe
caffe学习笔记
31-理解全连接层
理解全连接层:连接层实际就是卷积核大小为上层特征大小的卷积运算,卷积后的结果为一个节点,就对应全连接层的一个点。(理解)假设最后一个卷积层的输出为7×7×512,连接此卷积层的全连接层为1×1×4096。如果将这个全连接层转化为卷积层:1.共有4096组滤波器2.每组滤波器含有512个卷积核3.每个卷积核的大小为7×74.则输出为1×1×4096由于每个滤波核的大小和上一层的featuremap大
YiLiang_
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2017-03-05 16:22
caffe
deep
learning
caffe学习笔记
19-batchsize参数
1.当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大,内存不够。但盲目减少会导致无法收敛,batch_size=1时为在线学习。2.batch的选择,首先决定的是下降方向,如果数据集比较小,则完全可以采用全数据集的形式。这样做的好处有两点,1)全数据集的方向能够更好的代表样本总体,确定其极值所在。2)由于不同权重的梯度值差别巨大,因此选取一个全局的学习率很困难。3.增大bat
YiLiang_
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2017-03-05 14:08
caffe
deep
learning
caffe学习笔记
2-caffe命令行训练与测试
Train训练(用cmdcaffe命令行)(solver.prototxt)在使用cmdcaffe时,需要默认切换到Caffe_Root文件夹下,需要使用上述命令才可以使用tools下的caffe接口,因为caffe默认都需要从根目录下面执行文件。1、训练模型,以mnist为例子(solver.prototxt)./build/tools/caffetrain-solver=examples/mn
YiLiang_
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2017-03-05 10:07
caffe
caffe学习笔记
1-文件夹及文件构成
文件夹build//所有编译好的文件存放位置analysis//存放分析数据examples//存放各种demo的文件夹,相关应用可以参考或者直接使用对应的demo和配置。 models//model文件的路径,一些训练好的model,需要更多的模型可参考modelzoo:http://caffe.berkeleyvision.org/model_zoo.htmldata//数据文件夹 matla
YiLiang_
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2017-03-05 00:00
caffe
Caffe学习笔记
(1)--Python接口
前言使用caffe也有一小段时间了,但是对于caffe的python接口总是一知半解,最近终于能静下心来,仔细阅读了caffe官方例程,并写下此博客。博文主要对caffe自带的分类例程00-classification.ipynb做了详细的注释,相信能加强这方面的理解。准备工作加载必要的库importnumpyasnp#加载numpyimportmatplotlib.pyplotasplt#加载m
Jesse_Mx
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2017-02-28 17:26
caffe
python
Python
Caffe
caffe学习笔记
(八)caffe+MATLAB2016接口安装
1、下载下载:学校里面的极速之星里面有MATLAB2016(Linux)版本,就直接下载了下载后的Linux文件夹会有三个文件分别是R2016b_glnxa64_dvd1.iso、R2016b_glnxa64_dvd2.iso和Matlab2016bLinux64Crack文件夹。2、挂载首先建立挂载文件夹,本文为/home/dragon/matlab2016,然后用mount命令进行R2016b
芭蕉帘外雨声急
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2017-02-27 10:55
Caffe学习笔记
Caffe学习笔记
(三):Caffe数据是如何输入和输出的?
Caffe学习笔记
(三):Caffe数据是如何输入和输出的?Caffe中的数据流以Blobs进行传输,在《
Caffe学习笔记
(一):Caffe架构及其模型解析》中已经对Blobs进行了简单的介绍。
成长Bar
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2017-01-07 19:15
Deep
Learning(Caffe
TF)
深度学习之Caffe笔记
Caffe学习笔记
(一):Caffe架构及其模型解析
Caffe学习笔记
(一):Caffe架构及其模型解析写在前面:关于caffe平台如何快速搭建以及如何在caffe上进行训练与预测,请参见前面的文章《caffe平台快速搭建:caffe+window7+vs2013
成长Bar
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2016-12-17 16:13
Deep
Learning(Caffe
TF)
深度学习之Caffe笔记
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