caffe中protobuf问题

安装caffe时，protobuf在使用import caffe时，python版的会提示protobuf的问题，原因是因为protobuf的安装是用python-proto，而在安装anaconda后，所有的python都又用的是anaconda的，因此需要将protobuf换anaconda的版本，解决办法就是从新pip install protobuf，这个时候就是用的anaconda的python进行编译protobuf了，使用anaconda作为python入口就可以了。

郁闷的是protobuf安装需要FQ，由于依赖的一些库，需要FQ，唉，不容易啊。

时间： 2024-10-23 19:14:00

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caffe中权值初始化方法

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Caffe中的损失函数解析

Caffe中的损失函数解析 导言 在有监督的机器学习中,需要有标签数据,与此同时,也需要有对应的损失函数(Loss Function). 在Caffe中,目前已经实现了一些损失函数,包括最常见的L2损失函数,对比损失函数,信息增益损失函数等等.在这里做一个笔记,归纳总结Caffe中用到的不同的损失函数,以及分析它们各自适合的使用场景. 欧式距离损失函数(Euclidean Loss) 输入: 预测的值: y ^ ∈[?∞,+∞] , 其中,它们的形状为:N×C×H×W 标签的值: y∈[?∞,+

TensorFlow与caffe中卷积层feature map大小计算

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之前在 http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/49849225 中简单介绍过使用Caffe train MNIST的文章,当时只是仿照caffe中的example实现了下,下面说一下执行流程,并精简代码到仅有10余行: 1.        先注册所有层,执行layer_factory.hpp中类LayerRegisterer的构造函数,类LayerRegistry的AddCreator和Registry静态函数:关于Caffe中Lay

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