首先说明:Blob定义了一个类模板. 让我们看一下Blob的头文件里有什么哈: 定义了一个全局变量: const ; 看看它的构造函数: Blob() : data_(), diff_(), count_(), capacity_() {}: explicit Blob(const int num, const int channels, const int height,const int width); explicit Blob(const vector<int>& shape)…

首先,Blob使用的小例子(通过运行结果即可知道相关功能): #include <vector> #include <caffe/blob.hpp> #include <caffe/util/io.hpp>//磁盘读写 #include <iostream> using namespace std; using namespace caffe; int main() { Blob<float> a; cout<<"Size:…

本文地址:http://blog.csdn.net/mounty_fsc/article/details/51085654 Caffe中,Blob.Layer,Net,Solver是最为核心的类,下面介绍这几个类,Solver将在下一节介绍. 1 Blob 1.1 简单介绍 Blob是: 对待处理数据带一层封装,用于在Caffe中通信传递. 也为CPU和GPU间提供同步能力 数学上,是一个N维的C风格的存储数组 总的来说.Caffe使用Blob来交流数据,其是Caffe中标准的数组与统一的内存接…

下面是基于我自己的接口,我是用来分类一维数据的,可能不具通用性: (前提,你已经编译了caffe的python的接口) 添加 caffe塻块的搜索路径,当我们import caffe时,可以找到. 对于这一步,一般我们都会把 cafffe 模块的搜索路经永久地加到先加$PYTHONPATH中去,如可以把 export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH 写到 .bashrc中.而下面的做法,只是临时的做法哦: improt sys #sys.…

一. 卷积层的作用简单介绍 卷积层是深度神经网络中的一个重要的层,该层实现了局部感受野.通过这样的局部感受野,能够有效地减少參数的数目. 我们将结合caffe来解说详细是怎样实现卷积层的前传和反传的. 至于是怎样前传和反传的原理能够參考Notes on Convolutional Neural Networks.详细请百度或者谷歌,就可以下载到. Caffe中的master分支已经将vision_layers.hpp中的各个层分散到layers中去了.因此假设你是主分支的代码.请在include…

Blob类是caffe中对处理和传递的实际数据的封装,是caffe中基本的数据存储单元,包括前向传播中的图像数据,反向传播中的梯度数据以及网络层间的中间数据变量(包括权值,偏置等),训练模型的参数等等,可以说在caffe中,无数据不blob. blob可以认为是按C风格连续存储的N维数组,在硬件上可以认为是在内存中的一块连续的内存块. 补充一点智能指针的知识: C++中的动态内存管理是通过new和delete运算符完成的,没有及时delete释放内存或者提前释放内存都可能造成内存异常,导致内存泄…

首先说明:在caffe/include/caffe中的 filer.hpp文件中有它的源文件,如果想看,可以看看哦,反正我是不想看,代码细节吧,现在不想知道太多,有个宏观的idea就可以啦,如果想看代码的具体的话,可以看:http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/50921692,写的还是很不错的(不过有的地方的备注不对,不知道改过来了没). 文件 filler.hpp提供了7种权值初始化的方法,分别为:常量初始化(constant).高斯分布初…

关于caffe中的solver: cafffe中的sover的方法都有: Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"), Adam (type: "Adam"), Nesterov's Accelerated Gradient (type: "Nes…

filler.hpp文件:(它应该没有对应的.cpp文件,一切实现都是在头文件中定义的,可能是因为filler只分在网络初始化时用到那么一次吧) 1,首先定义了基类:Filler,它包括:一个纯虚函数:filler(用于在子类里根据不同的情况具体实现) 一个数据:filler_param_(类型为FillerParameter,这是在proto里定义的) 2 定义具体子类继承的实现:共有7种请况(这是用来给权值初始化的7种方法 ): constant gaussian positive_unit…

神经网络中,我们通过最小化神经网络来训练网络,所以在训练时最后一层是损失函数层(LOSS), 在测试时我们通过准确率来评价该网络的优劣,因此最后一层是准确率层(ACCURACY). 但是当我们真正要使用训练好的数据时,我们需要的是网络给我们输入结果,对于分类问题,我们需要获得分类结果,如下右图最后一层我们得到 的是概率,我们不需要训练及测试阶段的LOSS,ACCURACY层了. 下图是能过$CAFFE_ROOT/python/draw_net.py绘制$CAFFE_ROOT/models/caf…

模型融合 有的时候我们手头可能有了若干个已经训练好的模型,这些模型可能是同样的结构,也可能是不同的结构,训练模型的数据可能是同一批,也可能不同.无论是出于要通过ensemble提升性能的目的,还是要设计特殊作用的网络,在用Caffe做工程时,融合都是一个常见的步骤. 比如考虑下面的场景,我们有两个模型,都是基于resnet-101,分别在两拨数据上训练出来的.我们希望把这两个模型的倒数第二层拿出来,接一个fc层然后训练这个fc层进行融合.那么有两个问题需要解决:1)两个模型中的层的名字都是相同的…

在卷积神经网络中.常见到的激活函数有Relu层 layer { name: "relu1" type: "ReLU" bottom: "pool1" top: "pool1" }其中可选参数为:negative_slope:默认为0. 对标准的ReLU函数进行变化,如果设置了这个值,那么数据为负数时,就不再设置为0,而是用原始数据乘以negative_slope relu层有个很大的特点:bottom(输入)和top(输出)一…

关于triplet loss的原理.目标函数和梯度推导在上一篇博客中已经讲过了.详细见:triplet loss原理以及梯度推导.这篇博文主要是讲caffe下实现triplet loss.编程菜鸟.假设有写的不优化的地方,欢迎指出. 1.怎样在caffe中添加新的layer 新版的caffe中添加新的layer.变得轻松多了.概括说来.分四步: 1)在./src/caffe/proto/caffe.proto 中添加 相应layer的paramter message. 2)在./include/…

caffe中activation function的形式,直接决定了其训练速度以及SGD的求解. 在caffe中,不同的activation function对应的sgd的方式是不同的,因此,在配置文件中指定activation layer的type,目前caffe中用的最多的是relu的activation function. caffe中,目前实现的activation function有以下几种: absval, bnll, power, relu, sigmoid, tanh等几种,分别…

一.前向传播 在caffe中,卷积层做卷积的过程被转化成了由卷积核的参数组成的权重矩阵weights(简记为W)和feature map中的元素组成的输入矩阵(简记为Cin)的矩阵乘积W * Cin.在进行乘积之前,需要对卷积核的参数和feature map作处理,以得到W和Cin. 下面用一个例子来说名上述两个过程.假设某一卷积层输入为c X h X w = 3 X 8 X 8的feature map,卷积核大小h1 X w1 = 2 X 2,个数c1 = 4,stride = 1,pad_h…

1. batch norm 输入batch norm层的数据为[N, C, H, W], 该层计算得到均值为C个,方差为C个,输出数据为[N, C, H, W]. <1> 形象点说,均值的计算过程为: (1) 即对batch中相同索引的通道数取平均值,所以最终计算得到的均值为C个,方差的计算过程与此相同. <2> batch norm层的作用: a. 均值:(2) b. 方差:(3) c. 归一化:(4) 2. caffe中batch_norm_layer.cpp中的LayerSe…

Blob类简介 Blob是caffe中的数据传递的一个基本类,网络各层的输入输出数据以及网络层中的可学习参数(learnable parameters,如卷积层的权重和偏置参数)都是Blob类型.Blob内部包含SyncedMemory类型的 data_ (数据,用于前向计算)和 diff_ (梯度,用于反向传播),以及表示数据形状的 shape_data_ (旧版本)和 shape_ (新版本).Blob中还有表示有效数据的个数的变量 count_ 和表示当前数据的最大容量的变量 capaci…

如何在Caffe中配置每一个层的结构 最近刚在电脑上装好Caffe,由于神经网络中有不同的层结构,不同类型的层又有不同的参数,所有就根据Caffe官网的说明文档做了一个简单的总结. 1. Vision Layers 1.1 卷积层(Convolution) 类型:CONVOLUTION 例子 layers { name: "conv1" type: CONVOLUTION bottom: "data" top: "conv1" blobs_lr:…

caffe默认使用的数据格式为lmdb文件格式,它提供了把图片转为lmdb文件格式的小程序,但是呢,我的数据为一维的数据,我也要分类啊,那我怎么办?肯定有办法可以转为lmdb文件格式的,我也看了一些源代码,好像是把我们的数据变为Datum的格式(这是一个用google protocol buffer搞的一个数据结构类),然后再把它存为lmdb文件.在Datum里面,label为Int类型,要是我们label为符点数,我还怎么用??(不过看到Datum里面有个float_data的东西,怎么用啊,…

HTML5中的Blob对象和MYSQL中的BLOB类型在概念上是有点区别的.MYSQL中的BLOB类型就只是个二进制数据容器.而HTML5中的Blob对象除了存放二进制数据外还可以设置这个数据的MINE类型,这相当于对文件的储存,其它很多二进制对象也是从这个对象继承的. 在稍低版本的现代浏览器中,这个Blob对象还没规范化,因此需要BlobBuilder之类的方式来创建.但是现在Blob已经规范到可以直接new它的构造器Blob来创建了,而且浏览器几乎都已经支持了这个方式,所以对于旧标准咱就没必…

adius,就是半径的意思.用这个属性可以很容易做出圆角效果,当然,也可以做出圆形效果.原理很简单,“正方形的内切圆的半径等于正方形边长的一半”.下面就做一个红色的圆. 工具/原料 Adobe Dreamweave 软件 方法/步骤 语法: border-radius : none | <length>{1,4} [ / <length>{1,4} ]? 相关属性: border-top-right-radius , border-bottom-right-radius , bor…

在MySQL数据库中,有一种blob数据类型,用来存储文件.C#编程语言操作MySQL数据库需要使用MySQL官方组件MySQL.Data.dll. Mysql.Data.dll(6.9.6)组件下载地址:http://download.csdn.net/detail/keypig_zz/9262767. 现在说一说如何实现blob类型数据的操作. 新建winform程序,添加两个按钮.代码如下: System.IO.MemoryStream ms = new System.IO.MemoryS…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6015990.html BatchNorm具体网上搜索. caffe中batchNorm层是通过BatchNorm+Scale实现的,但是默认没有bias.torch中的BatchNorm层使用函数SpatialBatchNormalization实现,该函数中有weight和bias. 如下代码: local net = nn.Sequential() net:add(nn.SpatialBatch…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5909121.html 参考网址: http://www.cnblogs.com/wangxiaocvpr/p/5096265.html 可以根据caffe-master\examples\imagenet \readme.md进行理解. 1 生成LmDB格式文件 caffe中通过图像生成lmdb格式文件的程序为examples/imagenet/create_imagenet.sh.该文件调用bui…

文章结构: 一.所遇到的问题 二.解决方法 一. 服务器端通过websocket向浏览器端传输图片(二进制),需要根据不同的图片把图片显示在不同的位置,可行的一个方法是先把图片转化成二进制数组,再把二进制数组和一个字节的图片标识拼接在一块传输给浏览器端,最后在浏览器端拆分.找了好久才找到一些js处理二进制的相关方法,就在此记录一下. 二. 1.服务器端二进制拼接: public byte[] mergeByte(byte[] b1,byte[] b2) { byte[] b3=new byte[…

一个类中的数据初始化顺序是面试官非常喜欢出的面试题之一,本文用一个实例来介绍java中子类.父类中静态代码块.字段,非静态代码块.字段以及构造函数的执行顺序和次数. 一.包结构…

Service 中添加同步块防止并发 重复. synchronized(this){}…

(一)问题 今天在使用Pl/sql developer查看表空间大小的时候,报错误:ORA-00379 缓冲池 DEFAULT 中无法提供 32K 块大小的空闲缓冲区,具体如下图: SQL> select * from dba_data_files; 通过网上查找问题原因,最终发现是因为之前设置了db_32k_cache_size参数,并且建立了32k block size大小的表空间,但是现在用了旧的参数文件,导致无法为相应的块按照32k的block_size来分配buffer cache.…

本例实现删除外部图纸中指定的块定义,在外部图纸当前模型空间中是没有该块定义的块参照存在. 代码如下: void CBlockUtil::DeleteBlockDefFormOtherDwg(const TCHAR* fileName, const TCHAR* blkDefName) { // 使用_SH_DENYNO参数打开图形(只读打开),允许其它用户读写该文件 AcDbDatabase* pSourceDwg = new AcDbDatabase(Adesk::kFalse); Acad:…

刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅: caffe中: TF中:…