这里说一下关于如何进行Caffe的调试: 参考:https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/51679121 简要说一下步骤: (1)首先对libcaffe和caffe进行编译(DEBUG x64); (2) 设置相关调试参数: (3)设置断点,进行调试: 注意:可以在代码中加入cout语句输出日志进行调试,但要注意选择的solver中选择的是CPU还是GPU,如果在GPU,就在对应的.cu文件中进行修改,CPU类似:…

1.裁剪  crop size227,在训练时候采用随机裁剪,在测试时候只裁剪中间部分…

在Make.config 文件里将DEBUG=1的注释去掉,再make.可以用IDE如eclipse来import makefile工程.必要时按照IDE的提示将源文件cpp和对应的bin文件对应.…

在调试Mnist例子之前,首先需要用vs2013编译好caffe.详情请参见: [caffe-Windows]caffe+VS2013+Windows无GPU快速配置教程 按照上述教程编译好caffe后,开始编译并调试MNIST. 1. 下载好MINIST数据:http://pan.baidu.com/s/1o7YrhKe,下载完之后解压到examples\mnist\文件夹下. 2. 修改lenet_train_test.prototxt文件: //需要修改四处地方,如下红色部分标注 name…

caffe目录: ├── build -> .build_release // make生成目录,生成各种可执行bin文件,直接调用入口: ├── cmake ├── CMakeLists.txt ├── CONTRIBUTING.md ├── CONTRIBUTORS.md ├── data ├── distribute ├── docker ├── docs ├── examples //很多demo可以尝试使用: ├── include ├── INSTALL.md ├── LICENSE…

一直想看caffe的源代码,网上看了一个qt的例子,但是自己也有qt creator,怎么就不行 后面发现是自己的版本太低所以不好用(可能是自己能力有限) 可以参考下面这个链接: 使用qt creator4.XXX,b编辑和调试caffe http://blog.csdn.net/xg123321123/article/details/52817658…

caffe 逐步调试 https://www.zhihu.com/question/27982282…

首先你需要下载caffe源码,然后先编译好,注意一定要将Makefile.config里的DEBUG := 1注释掉 可以看到注释掉debug后编译会生成的.build_debug目录,调试过程中需要的二进制文件都在这个文件夹里面 之后就按照百度网盘那个ppt里面那样一步步设置就好了…

环境:UBUNTU 16.04 CMake caffe 1.0.0-rc3 1.首先编译caffe为debug版本: 在caffe根目录下编辑CMakeFileList.txt,加入如下几行: SET(CMAKE_BUILD_TYPE "Debug") SET(CMAKE_CXX_FLAGS_DEBUG "$ENV{CXXFLAGS} -O0 -Wall -g2 -ggdb") SET(CMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE "$ENV{CXXFL…

参考博客:https://blog.csdn.net/xiaoyezi_1834/article/details/50724875 使用Anjuta 我使用的是ubuntu18.04,安装命令: sudo apt-get install anjuta 安装完成后,启动,在命令窗口输入: anjuta 然后import project选择到caffe根目录,最后结果如下: 由于要调试mnist,需要先下载数据集: ./data/mnist/get_mnist.sh 转换成lmdb格式: ./exa…

看到这里,默认已经安装并编译过caffe了. 要学习caffe源码就要调试,在windows下调试.使用visual studio 2015调试caffe源码. 第一步:将生成caffe.lib的caffe项目设置为启动项. 第二步:以mnist为例调试caffe,右键caffe项目,进入属性设置. 在命令处填上可执行程序路径,在命令参数行填上可执行程序需要的参数. 第三步:下面就是具体调试了,自己跟代码,不赘述. 特别说明:在使用GPU调试时可能会报错: F0928 15:22:49.6931…

Caffe框架GPU与MLU计算结果不一致请问如何调试? 某一检测模型移植到Cambricon Caffe上时,发现无法检测出结果,于是将GPU和MLU的运行结果输出并保存后进行对比,发现二者计算结果不一致,如下图所示: 第一张为GPU模式下,第二张为GPU模式,二者使用的输入和数据预处理方式均完全一样,该输出为网络第一层卷积的部分输出. 用Cambricon Caffe提供的test_forward工具验证该模型在CPU和MLU模式下的输入,结果仍不一致,如下图所示: 第一张为MLU模式下的输…

对于layer层的cpp文件,你可以用LOG和printf.cout进行调试,cu文件不能使用LOG,可以使用cout,printf. 对于softmaxloss的layer层,既有cpp文件又有cu文件,其中cu文件只实现了前向和反向传播,cpp文件既实现了前向.反向,也实现了layer setup,layer reshape,还有一些定义的函数.我用上述方法进行调试发现,在gpu条件下,cpp的前向和反向不使用,但其他函数依然使用,gpu下的前向反向是使用cu中的代码.…

1.网络中的layer层的输出,只要没有作为其他层的输入,caffe的日志就会把这个top输出(如果你用那个网站画网络结构图,你也会发现这种情况的层的颜色是不一样的,是紫色的) 2.如果你想看某一层在网络中的输出.比如你想看datalayer层的label输出,但你同时还是想把label输入到后面的网络中. 同时完成这两项任务,可以使用split层,split层将blob复制几份,分别给不同的layer,这些上层layer共享这个blob. layer{  name: "split" …

caffe log输出参考:http://blog.csdn.net/langb2014/article/details/50482150mac下用xcode开发caffe:http://coldmooon.github.io/2015/08/14/compile_caffe_cpp/ Xcode编译Undefined symbols for architecture xxx 错误总结:https://my.oschina.net/ioslighter/blog/363211Xcode, 给项目…

RELULayer层 bottom[0]->count=n*c*w*h=50*96*56*56 count=50*96*56*56,根据bottom_data[i]访问所有的数据(多维数组都是一维数组那个样子存储的,所以这样就可以访问所有的数据),同时说明,一批50是一起计算的 conv_layer卷积层 blobs=2,一个是w,一个是b,blobs[0]表示的是w blobs_[0]->count=96*3*7*7=14112 说明了每个核只有一个bias,不像weight,在不同通道上面…

用过一段时间的caffe后,对caffe有两点感受:1.速度确实快; 2. 太不灵活了. 深度学习技术一直在发展,但是caffe的更新跟不上进度,也许是维护团队的关系:CAFFE团队成员都是业余时间在维护和更新.导致的结果就是很多新的技术在caffe里用不了,比如RNN, LSTM,batch-norm等.当然这些现在也算是旧的东西了,也许caffe已经有了,我已经很久没有关注caffe的新版本了.它的不灵活之处就是新的东西很难自己扩展,只能等版本更新,这就比较尴尬. 因此,只学caffe一个工…

工作环境 巧妇有了米炊 众所周知,Caffe是在Linux下写的,所以长久以来,大家都认为跑Caffe,先装Linux. niuzhiheng大神发起了caffe-windows项目(解决了一些编译.API相异问题) 以及willyd大神发起的caffe-windows-dependencies项目(整理了依赖库,修正了LMDB在NTFS分区的Bug) 我们现在可以很欢乐地在Windows上研究Caffe源码,以及山寨它了. 编辑器 在Windows下涉及CUDA,Visual Studio必然…

人工智能深度学习Caffe框架介绍,优秀的深度学习架构 在深度学习领域,Caffe框架是人们无法绕过的一座山.这不仅是因为它无论在结构.性能上,还是在代码质量上,都称得上一款十分出色的开源框架.更重要的是,它将深度学习的每一个细节都原原本本地展现出来,大大降低了人们学习研究和开发的难度. 一.从Caffe的开发中了解到的用户需求:深度学习的框架总会不断改变,Caffe也会有被新框架代替的一天.但是在开发Caffe的过程中,贾扬清发现大家喜欢的框架其实有着很多相似的地方,这些闪光点拥有很长的生命周…

转自:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/46742199 Ubuntu14.10+cuda7.0+caffe配置 一:linux安装 Linux安装不说了,我这里安装的是ubuntu14.10 二:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试(*.run方法) 1: Verify You Have a CUDA-Capable GPU 执行下面的操作,然后验证硬件支持GPU CUDA,只要型号存在于https://deve…

首先下载windows下源码: Microsoft 官方:GitHub - Microsoft/caffe: Caffe on both Linux and Windows 官方源码使用Visual Studio 2013工程,使用vs2013及以上版本均可以打开,但是需要VS2013编译环境,所以得安装VS2013. 打开caffe-master\windows下的Caffe.sln,开始调试配置整个solution. 从下图中可以看到共有16个project,这16个project将整个So…

一.深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率 步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优化(到了比较大的山谷,就出不去了),而大了会全局最优 一般来说,前1000步,很大,0.1:到了后面,迭代次数增高,下降0.01,再多,然后再小一些. 2.权重 梯度消失的情况,就是当数值接近于正向∞,求导之后就更小的,约等于0,偏导为0 梯度爆炸,数值无限大 对于梯度消失现象:激活函数 Sigmo…

准备拿几个caffe官方案例用来练习,就看到了caffe中的官方案例有cifar-10数据集.于是练习了一下,在CPU情况下构建quick模型.主要参考博客:liumaolincycle的博客 配置:win10下虚拟机,ubuntu 16.04 虚拟机安装: win10系统搭建虚拟机:VMware Workstation Player 12环境+Ubuntu Kylin 16.04 LTS系统 caffe安装:caffe+CPU︱虚拟机+Ubuntu16.04+CPU+caffe安装笔记 本案例…

库名称 开发语言 支持接口 安装难度(ubuntu) 文档风格 示例 支持模型 上手难易 Caffe c++/cuda c++/python/matlab *** * *** CNN ** MXNet c++/cuda python/R/Julia ** *** ** CNN/RNN * TensorFlow c++/cuda/python c++/python * ** * CNN/RNN/- *** 安装难度: (简单) –> **(复杂) 文档风格: (一般) –> **(好看.全面)…

作为小码农的我,昨天就在装这个东东了,主要参考第一篇博文,但是过程发现很多问题,经过反反复复,千锤百炼,终于柳暗花明,我把这个caffe给搞定了,是故,我发布出来,后之来者,欲将有感于斯文~ 本分分为四个部分,在Ubuntu上调试运行成功,第一部分:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试:第二部分 Python安装和调试:第三部分 Matlab安装和调试:第四部分 Caffe的安装和测试. 第一部分:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试 这里以CUDA 7.0为…

罗列日常使用中遇到的问题和解决办法.包括: { caffe使用中的疑惑和解释: 无法正常执行 train/inference 的情况: Caffe基础工具的微小调整,比如绘loss曲线图: 调试python代码技巧,基于vscode; py-faster-rcnn在自己数据集上调参技巧 py-faster-rcnn因为numpy版本.自己数据集等各种原因导致的坑和解决办法 py-faster-rcnn本身细节的各种坑 调试matcaffe的技巧 protobuf版本的坑 ... } 保持更新.…

1      对Blob的理解及其操作: Blob是一个四维的数组.维度从高到低分别是: (num_,channels_,height_,width_) 对于图像数据来说就是:图片个数,彩色通道个数,宽,高 Blob中数据是row-major存储的,W是变化最快的维度,例如在(n, k, h, w)处的数据,其物理偏移量计算方式为: Blob的常用方法: blob.data()     // 返回数据 blob.diff()     // 返回梯度 blob.shape()    // 返回样本…

TensorFlow TensorFlow 是相对高阶的机器学习库,用户可以方便地用它设计神经网络结构,而不必为了追求高效率的实现亲自写 C++或 CUDA 代码.它和 Theano 一样都支持自动求导,用户不需要再通过反向传播求解梯度.其核心代码和 Caffe 一样是用 C++编写的,使用 C++简化了线上部署的复杂度,并让手机这种内存和CPU资源都紧张的设备可以运行复杂模型(Python 则会比较消耗资源,并且执行效率不高).除了核心代码的 C++接口,TensorFlow 还有官方的 Py…

在单GPU下,所有这些工具集都调用cuDNN,因此只要外层的计算或者内存分配差异不大其性能表现都差不多. Caffe: 1)主流工业级深度学习工具,具有出色的卷积神经网络实现.在计算机视觉领域Caffe仍然是最流行的工具包,他有很多扩展,但是由于 一些遗留的架构问题,它对递归网络和语言建模的支持很差.此外,在caffe种图层需要使用C++定义,而网络则使用protobuf定义. 2)caffe支持pycaffe接口,但这仅仅是用来辅助命令行接口的,而即便是是使用pycaffe也必须使用Proto…

参考链接: http://www.cnblogs.com/yixuan-xu/p/5858595.html http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6139044.html http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51355143?locationNum=6&fps=1 http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/52980102 搭建一个完整的运行环境,…