caffe Python API 之SoftmaxWithLoss
net.loss = caffe.layers.SoftmaxWithLoss(net.fc3, net.label)
输出:
layer {
name: "loss"
type: "SoftmaxWithLoss"
bottom: "fc3"
bottom: "label"
top: "loss"
}
caffe Python API 之SoftmaxWithLoss的更多相关文章
- caffe Python API 之中值转换
# 编写一个函数,将二进制的均值转换为python的均值 def convert_mean(binMean,npyMean): blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobPro ...
- caffe Python API 之激活函数ReLU
import sys import os sys.path.append("/projects/caffe-ssd/python") import caffe net = caff ...
- caffe Python API 之 数据输入层(Data,ImageData,HDF5Data)
import sys sys.path.append('/projects/caffe-ssd/python') import caffe4 net = caffe.NetSpec() 一.Image ...
- caffe Python API 之BatchNormal
net.bn = caffe.layers.BatchNorm( net.conv1, batch_norm_param=dict( moving_average_fraction=0.90, #滑动 ...
- caffe Python API 之上卷积层(Deconvolution)
对于convolution: output = (input + 2 * p - k) / s + 1; 对于deconvolution: output = (input - 1) * s + k ...
- caffe Python API 之可视化
一.显示各层 # params显示:layer名,w,b for layer_name, param in net.params.items(): print layer_name + '\t' + ...
- caffe Python API 之Inference
#以SSD的检测测试为例 def detetion(image_dir,weight,deploy,resolution=300): caffe.set_mode_gpu() net = caffe. ...
- caffe Python API 之图片预处理
# 设定图片的shape格式为网络data层格式 transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape}) ...
- caffe Python API 之Model训练
# 训练设置 # 使用GPU caffe.set_device(gpu_id) # 若不设置,默认为0 caffe.set_mode_gpu() # 使用CPU caffe.set_mode_cpu( ...
随机推荐
- java网络编程(二)可中断套接字
参考资料:java核心技术 卷II 为中断套接字操作,可使用java.nio包提供的SocketChannel类.可以使用如下方式打开SocketChannel: SocketChannel chan ...
- Ubuntu 18.04开发环境部署流程
部署流程 安装系统 安装Eclipse和jre 配置系统 安装辅助工具 安装系统 用安装盘安装即可. 一般boot 1G,swap按内存大小,home 20G,根剩余. 安装Eclipse和jre 解 ...
- 【数据库_Mysql】Mysql知识汇总
1.将多列字段合并显示用CONCAT(XX,XX,...): 2.查询表中某字段重复的数据: 查重复字段:select 字段 from table group by 字段 having count(* ...
- 【Java】时间转json格式化
@DateTimeFormat(pattern="yyyy-MM-ddHH:mm:ss") @JsonFormat(pattern="yyyy-MM-ddHH: ...
- windows内核提权
Windows by default are vulnerable to several vulnerabilities that could allow an attacker to execute ...
- UESTC--1732
原题链接:http://acm.uestc.edu.cn/problem.php?pid=1732 分析:dp,n个相同物品放入m个相同的盒子(允许为空)的个数为dp[n][m]=dp[n][m-1] ...
- Codeforces 894.D Ralph And His Tour in Binary Country
D. Ralph And His Tour in Binary Country time limit per test 2.5 seconds memory limit per test 512 me ...
- excel自带频率分析
sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&a ...
- input file 图片上传展示重新上传
html <div> <label class="imgMark">说明:</label> <div class="erWeiM ...
- OpenCV---开闭操作
一:开操作(先腐蚀后膨胀) 特点:消除噪点,去除小的干扰块,而不影响原来的图像 import cv2 as cv import numpy as np def camp(val1,val2): pv ...