caffe 细节

一.Data_layers.hpp文件的作用简介 Data_layers.hpp在目前caffe的master分支中已经不能存在了,分散到各个文件中去了. 而之前是存在于cafferoot\include\caffe中.现在已经变成了各个类的名称的头文件了.这里做个提醒 首先给出这个文件中所包含的几个与数据读取有关的类. 分别为: BaseDataLayer 数据层的基类,继承自通用的类Layer Batch Batch实际上就是一个data_和label_类标 BasePrefetchingD

Caffe学习系列--工具篇:神经网络模型结构可视化 在Caffe中,目前有两种可视化prototxt格式网络结构的方法: 使用Netscope在线可视化 使用Caffe提供的draw_net.py 本文将就这两种方法加以介绍 1. Netscope:支持Caffe的神经网络结构在线可视化工具 Netscope是个支持prototxt格式描述的神经网络结构的在线可视工具,网址:  http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html  它可以用来可

首先说明:在caffe/include/caffe中的 filer.hpp文件中有它的源文件,如果想看,可以看看哦,反正我是不想看,代码细节吧,现在不想知道太多,有个宏观的idea就可以啦,如果想看代码的具体的话,可以看:http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/50921692,写的还是很不错的(不过有的地方的备注不对,不知道改过来了没). 文件 filler.hpp提供了7种权值初始化的方法,分别为:常量初始化(constant).高斯分布初

原文地址:https://www.zhihu.com/question/27982282 Gein Chen的回答 Many thanks —————————————————————————————————————————— 1．学习程序的第一步,先让程序跑起来,看看结果,这样就会有直观的感受.Caffe的官网上Caffe | Deep Learning Framework 提供了很多的examples,你可以很容易地开始训练一些已有的经典模型,如LeNet.我建议先从 LeNet MNIST

LRN全称为Local Response Normalization,即局部响应归一化层,具体实现在CAFFE_ROOT/src/caffe/layers/lrn_layer.cpp和同一目录下lrn_layer.cu中. 该层需要参数有: norm_region: 选择对相邻通道间归一化还是通道内空间区域归一化,默认为ACROSS_CHANNELS,即通道间归一化: local_size:两种表示(1)通道间归一化时表示求和的通道数:(2)通道内归一化时表示求和区间的边长:默认值为5: alp

先说废话:在导师办公室2天+自己在家一天终于完成了caffe的配置,(上一篇随笔说好每天更新blog没有做到但我真的有在忙= =)整个过程掉坑无数,还好lucky enough配置完毕,趁着在跑cifar-10的train_full的时间整理一下整个流程,等导师的titanx到了以后还要再配置一次. env:Alienware17-R3, Ubuntu16.04 64-bit, NVIDIA Geforce GTX 980m (导师科研经费买的titanx没到,我的外星人只好先充公了,哈哈) 配

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了,尤其是视觉领域.绝大多数用Caffe的人,应该用的都是基于分类的网络,但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要,查了一下Caffe官网,还真没有很现成的例子.这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络(CNN: Convolutional Neural Networks)做基于回归的应用. 原理 最经典的CNN结构一般都是几个卷积层,后面接全连接(FC: Fully Connected)层,最后接一个Softmax层输

编译MatCaffe 转自: http://blog.csdn.net/ws_20100/article/details/50525879 使用如下命令编译MatCaffe make all matcaffe 1 之后,你可以用以下命令测试MatCaffe: make mattest 1 如果你在运行上面命令时,遇到如下错误:libstdc++.so.6 version 'GLIBCXX_3.4.15' not found,说明你的Matlab库不匹配.你需要在启动Matlab之前运行如下命令:

我这20MB的网速都下不下来,我觉得你还是放弃这个模型训练吧,谈费劲,看看得了,我就直接机翻粘过来得了,懒得校对了. Alex的CIFAR-10教程,Caffe风格 Alex Krizhevsky的cuda-convnet详细介绍了模型定义,参数和培训程序,以便在CIFAR-10上获得良好的性能.这个例子再现了他在Caffe的结果. 我们将假设你已经成功编译了Caffe.如果没有,请参阅安装页面.在本教程中,我们假设您的caffe安装位于CAFFE_ROOT. 我们感谢@chyojn定义模型模式