使用GraphViz画caffe网络结构图

graphviz官网:http://www.graphviz.org/ 背景:有画图需要,之前见到别人用graphviz画,画出来的图漂亮,且自动帮你排版安排布局,所以自己想尝试用它画. 其中遇到的几个问题 win系统下载msi安装包后进行安装,安装不成功,报错信息是win电脑却少什么包,最后转向Mac画图. 找到两个graphviz online的网站(http://www.webgraphviz.com/  和),都不太好用,不是对中文支持不好,就是稍微复杂一些的图他就画不出来了. Mac

CaseFile工具用来绘制网络结构图.使用该工具能快速添加和连接,并能以图形界面形式灵活的构建网络结构图.本节将介绍Maltego CaseFile的使用. 在使用CaseFile工具之前,需要修改系统使用的Java和Javac版本.因为CaseFile工具是用Java开发的,而且该工具必须运行在Java1.7.0版本上.但是在Kali Linux中,安装了JDK6和JDK7,而CaseFile默认使用的是JDK6.此时运行CaseFile工具后,图形界面无法显示菜单栏.所以就需要改变JDK版

在训练网络时可以利用别人的pre-train model来初始化的网络,caffe可以实现两个网络参数的转化,前提条件是转化的层的参数设计是一致的,以下程序是转化了三个卷积层和三个全连接层的参数,python的代码如下: import caffe caffe.set_mode_gpu() train_net = caffe.Net('/home/python_code/caffe/trainmodel.prototxt', '/home/python_code/caffe/gendernet_5

Linux下操作 1. 将loss值存储到lossInf.txt中 fName1='loss.txt' cat loss.log | grep "solver.cpp:218] Iteration" | awk '{print $9}' > $fName1 2. Python画出loss曲线 fName2=./loss.txt python show_loss_curve.py $fName2 || exit 1

   一.OSI参考模型和TCP/IP协议模型的定义         OSI(Open System Interconnection),开放式系统互联参考模型 ,它把网络协议从逻辑上分为了7层.每一层都有相关.相对应的物理设备,比如常规的路由器是三层交换设备,常规的交换机是二层交换设备.这7层是:物理层.数据链路层.网络层.传输层.会话层.表示层.应用层.         TCP/IP协议(Transmission Control Protocol/Internet Protocol),传输控制

数据层 数据层是模型最底层,提供提供数据输入和数据从Blobs转换成别的格式进行保存输出,通常数据预处理(减去均值,放大缩小,裁剪和镜像等)也在这一层设置参数实现. 参数设置: name: 名称 type: 类型 Data: 从LMDB读取数据和标签, 转换(http://deepdish.io/2015/04/28/creating-lmdb-in-python/) 可以使用convert_imageset转换 ImageData: 直接读取图片数据 .... top: 输出数据(和下一层的b

(1)编辑gephi.conf 文件夹:\etc\gephi.conf 默认512MB.你能够改为22GB,约22528M # ${HOME} will be replaced by user home directory according to platform default_userdir="${HOME}/.${APPNAME}/0.8.1/dev" default_mac_userdir="${HOME}/Library/Application Support/$

我们画常规图形时一般用word上面自带的插件或visio画图.但是我在画linux内核文件系统结构图.内存分配以及学习数据结构树.图时,发现使用Graphviz非常的方便快捷.鉴于网上关于它的安装.使用不是特别具体,本博文将一步步告诉大家如何快速地使用Graphviz画相关的流程图.树形图等. 1.安装Graphviz 在官网上面下载相关文件,地址:http://www.graphviz.org/Download..php.如果遇到官网进不去,可以等待一旦时间或者在网上直接搜索下载. Linux

上面2个函数定义好了,那么剩下的编写网络就比较容易了,我们在ResNet结构介绍中有一个表,再贴出来: Layer_name Output_size 20-layer ResNet Conv1 32 X 32 Kernel_size=3 X 3 Num_output = 16 Stride = 1 Pad = 1 Conv2_x 32 X 32 {3X3,16; 3X3,16} X 3 Conv3_x 16 X 16  {3X3,16; 3X3,16} X 3 Conv4_x 8 X 8  {3