caffe程序是由c++语言写的,本身是不带数据可视化功能的.只能借助其它的库或接口,如opencv, python或matlab.大部分人使用python接口来进行可视化,因为python出了个比较强大的东西:ipython notebook, 现在的最新版本改名叫jupyter notebook,它能将python代码搬到浏览器上去执行,以富文本方式显示,使得整个工作可以以笔记的形式展现.存储,对于交互编程.学习非常方便. python环境不能单独配置,必须要先编译好caffe,才能编译py…

caffe程序是由c++语言写的,本身是不带数据可视化功能的.只能借助其它的库或接口,如opencv, python或matlab.大部分人使用python接口来进行可视化,因为python出了个比较强大的东西:ipython notebook, 现在的最新版本改名叫jupyter notebook,它能将python代码搬到浏览器上去执行,以富文本方式显示,使得整个工作可以以笔记的形式展现.存储,对于交互编程.学习非常方便. python环境不能单独配置,必须要先编译好caffe,才能编译py…

使用http://www.cnblogs.com/573177885qq/p/5804863.html中的图片进行训练和测试. 整个流程差不多,fine-tune命令: ./build/tools/caffe train -solver examples/money_test/fine_tune/solver.prototxt -weights models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel 因为是用别人训练好的…

学习列表: Google protocol buffer在windows下的编译 caffe windows 学习第一步:编译和安装(vs2012+win 64) caffe windows学习:第一个测试程序 Caffe学习系列(1):安装配置ubuntu14.04+cuda7.5+caffe+cudnn Caffe学习系列(2):数据层及参数 Caffe学习系列(3):视觉层(Vision Layers)及参数 Caffe学习系列(4):激活层(Activiation Layers)及参数…

caffe团队用imagenet图片进行训练,迭代30多万次,训练出来一个model.这个model将图片分为1000类,应该是目前为止最好的图片分类model了. 假设我现在有一些自己的图片想进行分类,但样本量太小,可能只有几百张,而一般深度学习都要求样本量在1万以上,因此训练出来的model精度太低,根本用不上,那怎么办呢? 那就用caffe团队提供给我们的model吧. 因为训练好的model里面存放的就是一些参数,因此我们实际上就是把别人预先训练好的参数,拿来作为我们的初始化参数,而不需…

Caffe学习系列——工具篇:神经网络模型结构可视化 在Caffe中,目前有两种可视化prototxt格式网络结构的方法: 使用Netscope在线可视化 使用Caffe提供的draw_net.py 本文将就这两种方法加以介绍 1. Netscope:支持Caffe的神经网络结构在线可视化工具 Netscope是个支持prototxt格式描述的神经网络结构的在线可视工具,网址:  http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html  它可以用来可…

引言 在大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) 成功的搭建了Hadoop的环境,在大数据学习系列之二 ----- HBase环境搭建(单机)成功搭建了HBase的环境以及相关使用介绍.本文主要讲解如何搭建Hadoop+Hive的环境. 一.环境准备 1,服务器选择 本地虚拟机 操作系统:linux CentOS 7 Cpu:2核 内存:2G 硬盘:40G 说明:因为使用阿里云服务器每次都要重新配置,而且还要考虑网络传输问题,于是自己在本地便搭建了一个虚拟机,方便文件的传输以…

经过前面一系列的学习,我们基本上学会了如何在linux下运行caffe程序,也学会了如何用python接口进行数据及参数的可视化. 如果还没有学会的,请自行细细阅读: caffe学习系列:http://www.cnblogs.com/denny402/tag/caffe/ 也许有人会觉得比较复杂.确实,对于一个使用惯了windows视窗操作的用户来说,各种命令就要了人命,甚至会非常抵触命令操作.没有学过python,要自己去用python编程实现可视化,也是非常头痛的事情.幸好现在有了nvidi…

上接:Caffe学习系列(21):caffe图形化操作工具digits的安装与运行 经过前面的操作,我们就把数据准备好了. 一.训练一个model 右击右边Models模块的” Images" 按钮 ,选择“classification" 在打开页面右下角可以看到,系统提供了一个caffe model,分别为LeNet, AlexNet, GoogLeNet, 如果使用这三个模型,则所有参数都已经设置好了,就不用再设置了. 在下面,系统为我们列举出了本机所带的显卡,我们可以选择其中一块…

所有的层都具有的参数,如name, type, bottom, top和transform_param请参看我的前一篇文章:Caffe学习系列(2):数据层及参数 本文只讲解视觉层(Vision Layers)的参数,视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层. 1.Convolution层: 就是卷积层,是卷积神经网络(CNN)的核心层. 层类型:Convolution lr_mult: 学习率…