认识Caffe与Caffe2 目录: 一.Caffe的作者-贾扬清 二.Caffe简介--Caffe.Caffe2.Caffe2Go 三.认识Caffe 四.认识Caffe2 五.认识Caffe2Go     正文: 一.Caffe的作者-贾扬清 Caffe 作者:贾扬清,任Facebook研究科学家,曾在Google Brain工作.在AI领域有数年的研究经历.在UC Berkeley获得计算机科学博士学位,在清华大学获得硕士和本科学位.对两款流行的深度学习框架做过贡献:Caffe的作者,Te…

用于检测的CNN分为基于回归网络的方法和基于区域+CNN网络的方法,其中基于回归网络的方法典型为YOLO9000,可以兼容使用VGG-Net框架.其中基于区域+CNN网络方法,大量使用了Caffe作为基础CNN框架.  准备工作(python27环境,X64平台,使用Vs2013和Vs2015): 1. 安装 VcforPython27 9.0或者安装VS2010版本.此步骤涉及到Python库的安装是否成功. 2. 安装 Python27 X64: 3. 使用pip安装Python 包:num…

Caffe2训练好的模型可在Model Zoo下载,下载的命令很简单,接下来以下载和使用squeezenet为例,进行简单说明. 1.浏览可下载的模型 已有模型都放在github上,地址:https://github.com/caffe2/caffe2/wiki/Model-Zoo,当前有caffe和caffe2两种版本的选择. 2.选择下载模型 注意名字为小写,有些会加下划线,我们这里选择caffe2的版本 下载并安装(安装目录为/usr/local/caffe2/python/models)…

https://imaginghub.com/blog/10-a-comparison-of-four-deep-learning-frameworks-tensorflow-cntk-mxnet-and-caffe This article will focus on some basic information about all of these, and some key points of differentiation to keep in mind which will allow…

学习思路 1.先看官方文档,学习如何使用python调用caffe2包,包括 Basics of Caffe2 - Workspaces, Operators, and Nets Toy Regression Image Pre-Processing Loading Pre-Trained Models MNIST - Create a CNN from Scratch caffe2官方教程以python语言为主,指导如何使用python调用caffe2,文档依次从最基本caffe中的几个重要的…

http://blog.csdn.net/yan_joy/article/details/70241319 标签: 深度学习 2017-04-19 15:31 5970人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: caffe2 版权声明:本文为博主原创文章,转载请标注出处. 一早发现caffe2的较成熟的release版发布了(the first production-ready release),那么深度学习平台在之后一段时间也是会出现其与tensorflow相互竞争的局面. 从打开这个caffe2…

一早发现caffe2的较成熟的release版发布了(the first production-ready release),那么深度学习平台在之后一段时间也是会出现其与tensorflow相互竞争的局面. 从打开这个caffe2的官网就会发现,有了Facebook的支持,连界面也好看多了.不过再仔细看看,觉得又和tensorflow有一丝像,从内到外. 类似于TensorFlow的构建,Caffe2默认包含了LSTM单元,即可以基于Caffe构建RNN和LSTM网络,用于处理变长模式识别问题.…

一.caffe简介 Caffe,是一个兼具表达性.速度和思维模块化的深度学习框架. 由伯克利人工智能研究小组和伯克利视觉和学习中心开发. 虽然其内核是用C++编写的,但Caffe有Python和Matlab 相关接口. Caffe支持多种类型的深度学习架构,面向图像分类和图像分割,还支持CNN.RCNN.LSTM和全连接神经网络设计. Caffe支持基于GPU和CPU的加速计算内核库,如NVIDIA cuDNN和Intel MKL. 二.ubuntu16.04 搭建python Conda 环境…

tensorflow 是一个google开源的深度学习的框架,执行性能良好,值得使用. caffe,caffe2 通过配置就可以拼凑一个深度学习框架,大大简化流程但也依赖大量的开源库,性能也不错.2013开始面世,很有活力的一个框架. keras 这个一个积木式的框架,有很多现成的函数 可以直接拿来用,开发速度杠杠的,就是缺少灵活性. MXNet 是一个全功能,灵活可编程和高扩展性的深度学习框架,可能学术上用的比较多吧! Torch 是一个facebook在维护的框架,灵活性也很大,不过要lua…

CUDA: CUDA(Compute Unified Device Architecture): CUDA™是一种由显卡厂商NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题. 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎. 此外,它还提供了硬件的直接访问接口,而不必像传统方式那样必须依赖图形的API接口来实现GPU的访问. cuDNN cuDNN的全称为NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library,是NVIDIA专门…

1.显卡(GPU)是否支持CUDN https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 2.了解基础知识 1)CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题. 计算行业正在从只使用CPU的“中央处理”向CPU与GPU并用的“协同处理”发展.为打造这一全新的计算典范,NVIDIA™(英伟达™)发明了CUDA…

下面是TensorRT的介绍,也可以参考官方文档,更权威一些:https://developer.nvidia.com/tensorrt 关于TensorRT首先要清楚以下几点: 1. TensorRT是NVIDIA开发的深度学习推理工具,只支持推理,不支持训练:目前TensorRT3已经支持Caffe.Caffe2.TensorFlow.MxNet.Pytorch等主流深度学习库: 2. TensorRT底层针对NVIDIA显卡做了多方面的优化,不仅仅是量化,可以和 CUDA CODEC SD…

显卡 Video card,Graphics card,又叫显示接口卡,是一个硬件概念(相似的还有网卡),执行计算机到显示设备的数模信号转换任务,安装在计算机的主板上,将计算机的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来. 显卡是计算机的标配之一,计算机要显示图像就必须安装显卡.普通计算机的显卡一般是集成在主板上的. 显卡驱动 显卡驱动是显卡跟计算机连接的桥梁,可以让计算机识别到GPU硬件,是必须正确安装的,不同厂商.不同型号的GPU对应不同的显卡驱动.非开发人员不用安装CUDA或cuDNN,但…

参考文章:Windows下VS2013 C++编译测试faster-rcnn. 本文与作者的所写方法有些许不同,欲速则不达,没有按照作者的推荐方法,绕了个弯弯. Windows版本纯C++版本的FasterRCNN比较难找,且懒得翻译Matlab版本代码,暂时可用的是这个项目:Windows下VS2013 C++编译测试faster-rcnn. 作者上传的faster-rcnn c++代码,链接https://github.com/zhanglaplace/Faster_rcnn_Cpluspl…

参考文章: 编译历程参考:CNN:Windows下编译使用Caffe和Caffe2 caffe的VS版本源代码直接保留了sample里面的shell命令,当然这些shell命令在Windows平台下是不能运行的,需要稍微修改一下,转换为CMD可以理解的脚本代码. 一.使用cifar数据集合. 1.获取cifar10数据集get_cifar10数据集: echo "Downloading..." wget --no-check-certificate http://www.cs.toro…

近年来,深度学习框架如雨后春笋般的涌现出来,如TensorFlow.caffe.caffe2.PyTorch.Keras.Theano.Torch等,对于从事计算机视觉/机器学习/图像处理方面的研究者或者教育者提高了更高的要求.其中Pytorch是Torch的升级版,其有非常优秀的前端和灵活性,相比TensorFlow不用重复造轮子,易于Debug调试,极大的提高开发效率,使得其在其他框架中脱颖而出.更多信息参见:caffe2+Pytorch1.0 = Pytorch1.0,期待即将推出的1.0…

Deepo is a series of Docker images that allows you to quickly set up your deep learning research environment supports almost all commonly used deep learning frameworks supports GPU acceleration (CUDA and cuDNN included), also works in CPU-only mode w…

课程作业,正好自己也在学深度学习,正好有所帮助,做了深度学习的AI芯片调研,时间比较短,写的比较仓促,大家随便看看 近年来,深度学习技术,如卷积神经网络(CNN).递归神经网络(RNN)等,成为计算机视觉等相关领域的研究热点之一,取得了一定的研究和应用成果.回顾人工智能发展史,早在上世纪 80 年代末期,Geoffrey Hinton等人便提出深度学习的方法,并且在数字手写体的识别问题方面取得突破性进展.进入90 年代后,由于对深度学习理论认识和硬件系统计算能力的局限性,深度学习技术的发展受到制…

NeuWare软件开发环境 NeuWare 全面支持各类主流编程框架(如TensorFlow,Caffe,Caffe2,MXNet和ONNX等).用户可面向上述编程框架,便捷地在MLU100上开发和部署深度学习应用.同时,NeuWare提供了完整的运行时系统和驱动软件,方便系统快速集成. NeuWare还提供了包括应用开发.功能调试.性能调优等在内的一系列工具.其中应用开发工具包括机器学习库.运行时库.编译器.模型重训练工具和特定领域(如视频分析领域)SDK等:功能调试工具可以满足编程框架.函数…

由于在学习神经网络,为了尝试各种深度学习框架,电脑上目前安装了caffe, caffe2, paddlepaddle, tensorflow三款主流框架,但是安装过程中真是痛不欲生. 且不说单单安装一个caffe框架时花了我两天时间,各种cuda, cudnn不适应,还有Python接口有问题,由于我一直都习惯用Python3,还把它配置成了在Python3 环境下运行,可是paddlepaddle只支持Python2.7,没办法又把Python2所需支持的依赖库安装好,但是最闹心的是这三家框架…

caffe2 教程入门(python版) https://www.jianshu.com/p/5c0fd1c9fef9?from=timeline caffe入门学习 https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/48933813 运行caffe自带的两个简单例子 https://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136774p9.htm 关于caffe新手入门 https://blog.csdn.net/cham_3/ar…

前言: 一般所称的LSTM网络全叫全了应该是使用LSTM单元的RNN网络. 原文:(Caffe)LSTM层分析 入门篇:理解LSTM网络 LSTM的官方简介: http://deeplearning.net/tutorial/lstm.html#id1 GitHub上的Caffe_LSTM:  https://github.com/junhyukoh/caffe-lstm RNN-LSTM公式推导:http://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/4…

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)…

caffe2 是一个深度学习架构,它提供了一种简易快速的方法为让你能否迅速接触深度学习并能为社区贡献新的算法和模型．你可以把作品部署到有很强计算能力的GPU上,也可以把作品部署到有caffe2交叉编译环境的手机上． caffe2和caffe相比有什么区别呢?caffe架构的初衷是部署在大型产品上,主要是它的无与伦比的性能和使用C++的易测性上．随着新的计算形式的出现,特别是分布式计算,手机,简化精度计算,和更多非机器视觉的应用．它的设计 出现了一些局限． caffe2在caffe1.0上面做了以…

caffe2 caffe2的安装方法有几种.其中最方便的是conda install.但是要求必须安装Anaconda. conda install -c caffe2 caffe2-cuda8.0-cudnn7 注意:cudnn的版本需要升级,未实验过cudnn5或cudnn6.如果gcc版本小于5,需要指明gcc版本,如: conda install -c caffe2 caffe2-cuda8.0-cudnn7-gcc4.8 另一种方式是下载源码编译安装. 预先安装好Cuda, cudnn…

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)…

Caffe源码(caffe version:09868ac , date: 2015.08.15)中的一些重要头文件如caffe.hpp.blob.hpp等或者外部调用Caffe库使用时,一般都会include<caffe/common.hpp>文件,下面分析此文件的内容: 1.      include的文件: boost中的智能指针头文件<boost/shared_ptr.hpp>,作用类似于C++11中的模板类shared_ptr,通过引用计数方式自动释放所指的对象,不用显示…

英文好的请直接参考官方安装文档:Ubantu14.04下的源码编译. Caffe2的安装相比以前Caffe一代的安装,简直有点一键装机的感觉,下面简单总结下Caffe2的安装. 环境:Ubantu14.04 安装步骤: 1.依赖库安装 sudo apt-get update sudo apt-get install -y --no-install-recommends \ build-essential \ cmake \ git \ libgoogle-glog-dev \ libprotob…

(译)综合指南:通过Ubuntu 16.04上从Source构建来安装支持GPU的Caffe2 译者注: 原文来自:https://tech.amikelive.com/node-706/comprehensive-guide-installing-caffe2-with-gpu-support-by-building-from-source-on-ubuntu-16-04/?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg, 不得不说该文作者知识比较丰富,研究比较深入,环境的配置讲解比较详…

安装caffe2 预先准备.安装gflags及autoconf及GLOG https://github.com/caffe2/caffe2/issues/1810 一.下载源代码通过网盘 https://blog.csdn.net/Gpwner/article/details/80068251?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg 二.解压文件,二次解压. $xz -d pytorch.tar.xz $tar -xvf  pytorch.tar 或者通过以下命令解压: tar x…