下载链接以及说明:  1.caffe代码按照官方教程下载windows分支下面的就可以了(https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows). 2.cmake(https://cmake.org/download/)  3.miniconda3  python3.6  x64(https://conda.io/miniconda.html) (注意:官方只能下载python 3.6版本的,在安装完python3.6版本的miniconda之后,注意在安装的时候…

caffe是一个简洁高效的深度学习框架,具体介绍可以看这里,caffe环境配置过程可以参考这里,我在搭建环境时搜集了许多资料,这里整理了一下,介绍一下caffe在无CUDA的环境下如何配置. 1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 如果出现essential包不可用的情况,可以执行下列命令解决: sudo apt-get update 2. 安装ATLAS for Ubuntu 执行命令:…

https://stackoverflow.com/questions/38369565/how-to-get-learning-rate-or-iteration-times-when-define-new-layer-in-caffe 参考上述网址上的方法,需要修改 common.hpp class Caffe { public: static Caffe& Get(); ...//Some other public members //Returns the current iterati…

因为想梳理data_layer的过程.整理一半发现有几个很重要的头文件就是题目列出的这几个: 追本溯源,先从根基開始学起.这里面都是些什么鬼呢? common类 命名空间的使用:google.cv.caffe{boost.std}. 然后在项目中就能够任意使用google.opencv.c++的标准库.以及c++高级库boost. caffe採用单例模式封装boost的智能指针(caffe的灵魂).std一些标准的使用方法.重要的初始化内容(随机数生成器的内容以及google的gflags和gl…

全文地址:http://www.mossle.com/docs/activiti/ Activiti 5.15 用户手册 Table of Contents 1. 简介 协议 下载 源码 必要的软件 JDK 6+ Eclipse Indigo 和 Juno 报告问题 试验性功能 内部实现类 2. 开始学习 一分钟入门 安装Activiti 安装Activiti数据库 引入Activiti jar和依赖 下一步 3. 配置 创建ProcessEngine ProcessEngineConfigur…

深度学习的第一个实例一般都是mnist,只要这个例子完全弄懂了,其它的就是举一反三的事了.由于篇幅原因,本文不具体介绍配置文件里面每个参数的具体函义,如果想弄明白的,请参看我以前的博文: 数据层及参数 视觉层及参数 solver配置文件及参数 一.数据准备 官网提供的mnist数据并不是图片,但我们以后做的实际项目可能是图片.因此有些人并不知道该怎么办.在此我将mnist数据进行了转化,变成了一张张的图片,我们练习就从图片开始.mnist图片数据我放在了百度云盘. mnist图片数据下载:htt…

运行caffe自带的mnist实例教程 本文结合几篇博文总结下来的,附上其中一篇原博文链接以供参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_168effc7e0102xjr1.html 1.先进入caffe文件目录,(指令:cd ./caffe),再用data/mnist下的get_mnist.sh下載MNIST数据集,代码如下: sudo sh ./data/mnist/get_mnist.sh 打开下载目录caffe/data/mnist查看如下图: 2.转换格式,代码…

1.mnist实例 ##1.数据下载 获得mnist的数据包,在caffe根目录下执行./data/mnist/get_mnist.sh脚本. get_mnist.sh脚本先下载样本库并进行解压缩,得到四个文件.  2.生成LMDB 成功解压缩下载的样本库后,然后执行./examples/mnist/create_mnist.sh. create_mnist.sh脚本先利用caffe-master/build/examples/mnist/目录下的convert_mnist_data.bin工具…

caffe机器学习环境搭建及python接口编译参见我的上一篇博客:机器学习caffe环境搭建--redhat7.1和caffe的python接口编译 1.运行caffe图片分类器python接口 还是假设caffe的源码下载的路径为:/code,那么有这么个文件/code/caffe/python/classify.py,它是caffe团队提供的一个python实现的图片分类器的接口.运行该接口有两个必须参数,一个是你要操作的图片,另一个就是保存运行结果的文件.但是该接口需要简单修改才能运行,…

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…