继看完 贺完结!CS231n官方笔记 上一次已经成功跑起caffe自带的例程,mnist和cifar10 但是终归用的是里面写好的脚本,于是打算训练自己的img 〇.目标 准备好food图片3类(出于数据安全考虑,使用food101公开数据集) 每一类都是没有resize的1000张图片 现在的任务就是: 将这三类food分类 通过这个小任务应该可以熟练caffe使用 小问题列表: (1)这个后面的数字只要不一样就行了吧,用于表示类别? 答:ML中类别都是用数字表示的,而且必须是连续的,这是so…

1. 训练    cifar10 示例 ① cd caffe.1.0.0 ./data/cifar10/get_cifar10.sh    #获取图片 ② ./examples/cifar10/create_cifar10.sh   #图片转换为cifar10_train_lmdb   并且求其均值保存为mean.binaryproto ③  cifar10_quick_solver.prototxt      编写的模型参数      cifar10_quick_solver的CNN模型由卷基…

caffe模块: blob:caffe中数据的封装,用于layer上流动 layer:输入层.输出层.神经网络层的抽象 net:神经网络结构,将layer层叠关联起来 solver:定义神经网络训练和测试参数 caffe可视化工具:http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 以命令行方法启动caffe训练: sudo sh caffe train --solver=solver.prototxt 生成lmdb数据时lmdb_txt.put(keystr…

1 深度学习工具汇总 (1)  caffe : 由BVLC开发的基于C++/CUDA/Python实现的卷积神经网络,提供了面向命令行.Matlab和Python的绑定接口.特性如下: A 实现了前馈卷积神经网络(CNN),不是递归网络结构(RNN) : B 速度快,利用MKL/OpenBLAS.cuBlas计算库,支持GPU加速 ; C 适合特征提取,实际上适合做二维图像数据的特征提取 ; caffe其他特性: A 完全开源,遵循BSD-2协议 ; B 提供了一整套工具集,可用于模型训练.预测…

1 传统机器学习 传统机器学习:通过人工设计特征提取器,将原始数据转化为合适的中间表示形式或者特征向量,利用学习系统(通常为分类器)可以对输入模式进行检测或者分类.流程如下: 传统机器学习的局限在于需要人工设计特征提取器,而且要求较高.而深度学习则不需要,可以由机器自动学习获取,适应性较强. 2 从表示学习到深度学习 表示学习:原始数据—>自动发现用于检测和分类的表示,如下图 : 深度学习:是一种多层表示学习方法,用简单的非线性模块构建而成:这些模块将上一层表示(从原始数据开始)转化为更高层.更…

采用杂记的形式 从查找到知乎页面开始:https://www.zhihu.com/question/27982282 到mnist example页面:http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html 到caffe installation页面:http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html 马帅: n001和002基本环境已搭好 caffe要自己装 我们支持 有cuDNN…

Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换: Caffe::set_mode(Caffe::GPU); Caffe的优势 1.上手快:模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出 Caffe给出了模型的定义.最优化设置以及预训练的权重,方便立即上手. 2.速度快:能够运行最棒的模型与海量的数据. Caffe与cuDNN结合使用,测试AlexNet模型,在K40上处理每张图片只需要1.17ms. 3.模块化:方便扩展到新的任…

1 深度学习术语 深度学习常用名词:有监督学习.无监督学习.训练数据集.测试数据集.过拟合.泛化.惩罚值(损失loss); 机器自动学习所需三份数据:训练集(机器学习的样例),验证集(机器学习阶段,用于评估得分和损失是否达到预期要求).测试集(机器学习结束之后,实战阶段评估得分); 深度学习于2012年大爆发原因的三个有利因素: (1) 更大的数据集,如ImageNet; (2) 新的深度学习技术,如Relu.Dropout等技术 ; (3) 新的计算硬件,如GPU: 2 深度学习国外发展 Go…

0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com…

虽然Ubuntu 18.04可以通过apt安装caffe,但是为了使用最新的代码,还是值得从源码安装一遍的. 安装环境 OS: Ubuntu 18.04 64 bit 显卡: NVidia GTX 1080 CUDA: 10.0 cuDNN: 7.4 Python: 3.6 任务:从源码编译安装caffe 安装OpenCV 参考[笔记] Ubuntu 18.04源码编译安装OpenCV 4.0流程,安装OpenCV. 安装依赖 $ apt install -y libprotobuf-dev l…