net.acc = caffe.layers.Accuracy(net.fc3,net.label)
输出:
layer {
name: "acc"
type: "Accuracy"
bottom: "fc3"
bottom: "label"
top: "acc"
}

caffe Python API 之Accuracy的更多相关文章

  1. 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' + ...

  2. 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 ...

  3. caffe Python API 之激活函数ReLU

    import sys import os sys.path.append("/projects/caffe-ssd/python") import caffe net = caff ...

  4. 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 ...

  5. caffe Python API 之BatchNormal

    net.bn = caffe.layers.BatchNorm( net.conv1, batch_norm_param=dict( moving_average_fraction=0.90, #滑动 ...

  6. 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 ...

  7. 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. ...

  8. 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}) ...

  9. 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

  1. hdu4554 A Famous Game 概率期望

    题面 题意:n个球,2种颜色,可能有0~n个红球,每种情况的概率相同.现在从箱子里取出了$p$个球,其中有$Q$个是红球,问现在再取一个球是红球的概率为多少? 题解:因为0 ~ n的概率相同,所以每个 ...

  2. BZOJ3451 Tyvj1953 Normal 【期望 + 点分治 + NTT】

    题目链接 BZOJ3451 题解 考虑每个点产生的贡献,即为该点在点分树中的深度期望值 由于期望的线性,最后的答案就是每个点贡献之和 对于点对\((i,j)\),考虑\(j\)成为\(i\)祖先的概率 ...

  3. 最小点权覆盖集&最大点权独立集

    最小点权覆盖集 二分图最小点权覆盖集解决的是这样一个问题: 在二分图中,对于每条边,两个端点至少选一个,求所选取的点最小权值和. 方法: 1.先对图二分染色,对于每条边两端点的颜色不同 2.然后建立源 ...

  4. 洛谷 U14472 数据结构【比赛】 【差分数组 + 前缀和】

    题目描述 蒟蒻Edt把这个问题交给了你 ---- 一个精通数据结构的大犇,由于是第一题,这个题没那么难.. edt 现在对于题目进行了如下的简化: 最开始的数组每个元素都是0 给出nnn,optopt ...

  5. Linux内核分析4

    周子轩原创作品转载请注明出处  <Linux内核分析>MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000 使用库函数API和C代码 ...

  6. [bzoj3238]差异(后缀数组+单调栈)

    显然我们可以先把len(Ti)+len(Tj)的值先算出来,再把LCP减去.所有len(Ti)+len(Tj)的值为n*(n-1)*(n+1)/2,这个随便在纸上画一画就可以算出来的. 接下来问题就是 ...

  7. python函数:字符串函数示例

    优先掌握的操作 #作用:名字,性别,国籍,地址等描述信息 #定义:在单引号\双引号\三引号内,由一串字符组成 name='egon' #优先掌握的操作: #1.按索引取值(正向取+反向取) :只能取 ...

  8. “Spring.Context.Support.ContextRegistry”的类型初始值设定项引发异常。-解决方法

    注释掉web/app.config中的:

  9. UESTC--1727

    原题链接:http://acm.uestc.edu.cn/problem.php?pid=1727 分析:用 l[i] 记录第 i 层楼有多少物品需要往上继续搬运,如果某层楼没有物品,但是更上面还有, ...

  10. git untrack file

    git update-index should do what you want This will tell git you want to start ignoring the changes t ...