Caffe_Example之训练mnist】的更多相关文章

0.参考文献 [1]caffe官网<Training LeNet on MNIST with Caffe>; [2]薛开宇<读书笔记4学习搭建自己的网络MNIST在caffe上进行训练与学习>([1]的翻译版,同时还有作者的一些注解,很赞); 1.*.sh文件如何执行? ①方法一:有sh后缀名的是linux脚本文件,在windows下为了执行这个文件,应该下载Git.然后对于sh文件右键,打开方式,选择git-bash.exe. ②方法二:直接将后缀名改成“bat”然后双击. 2.…
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个人认为学习一个陌生的框架,最好从例子开始,所以我们也从一个例子开始. 学习本教程之前,你需要首先对卷积神经网络算法原理有些了解,而且安装好了caffe 卷积神经网络原理参考:http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html Ubuntu安装caffe教程参考:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 先讲解一下caffe设计的架构吧: 训练mnist数据集使用 build/tools/caffe 训练步骤:…
上一篇记录的是学习caffe前的环境准备以及如何创建好自己需要的caffe版本.这一篇记录的是如何使用编译好的caffe做训练mnist数据集,步骤编号延用上一篇 <实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >的顺序. 二:使用caffe做图像分类识别训练测试mnist数据集 1.下载MNIST数据集,MNIST数据集包含四个文件信息,见表格: 文件 内容 train-images-idx3-ubyte.gz 训练集图片 - 55000 张 训练图…
jupyter notebook: https://github.com/Penn000/NN/blob/master/notebook/LeNet/LeNet.ipynb LeNet训练MNIST import warnings warnings.filterwarnings('ignore') # 不打印 warning import tensorflow as tf import numpy as np import os 加载MNIST数据集 分别加载MNIST训练集.测试集.验证集 f…
装载自:http://www.tensorfly.cn/tfdoc/tutorials/mnist_beginners.html TensorFlow训练MNIST 这个教程的目标读者是对机器学习和TensorFlow都不太了解的新手.如果你已经了解MNIST和softmax回归(softmax regression)的相关知识,你可以阅读这个快速上手教程. 当我们开始学习编程的时候,第一件事往往是学习打印"Hello World".就好比编程入门有Hello World,机器学习入门…
title: TensorFlow训练MNIST报错ResourceExhaustedError date: 2018-04-01 12:35:44 categories: deep learning tags: MNIST TensorFlow 在最后测试的一步报错: ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor 搜索了一下才知道是GPU显存不足(emmmm....)造成的,可以把最后测…
本文是在windows10上安装了CPU版本的Mindspore,并在mindspore的master分支基础上使用LeNet网络训练MNIST数据集,实践已训练成功,此文为记录过程中的出现问题: (据说此时mindspore的r0.7版本上是直接执行成功的) Windows10 Miniconda 4.8.3 Python 3.7.7 MindSpore master mindspore的gitee地址 [1]首先使用conda activate mindspore 进入mindspore虚拟…
使用自己准备的mnist数据集,将0-9的bmp图像分别放到0-9文件夹下,然后用mxnet训练. 1.制作rec数据集 (1).制作list…
前言: SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法 mnist 是一个手写字体图像数据库,训练样本有60000个,测试样本有10000个 LibSVM 一个常用的SVM框架 OpenCV3.0 中的ml包含了很多的ML框架接口,就试试了. 详细的OpenCV文档:http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html mnist数据下载:http://yann.l…