一.如果编译前打算生成支持Matlab的库,则设置MatlabSupport为true之后. 二.记得添加Matlab的安装路径.我的是:D:\Application\DevTools\Matlab   图中的两点缺一不可.…

在switch中的case语句中声明变量编译的问题 先来看段代码,别管什么意思: : , j = ; ; i < ; i++) recive_phone[i] = msgbuf.text[i]; recive_phone[i] = '\0'; printf("%s文件%s函数%d行:接收端号码:%s\n", __FILE__ , __FUNCTION__, __LINE__, recive_phone); ; msgbuf.text[i] != ; i++,j++) center…

win7 配置微软的深度学习caffe   官方下载: https://github.com/Microsoft/caffe 然后 直接修改caffe目录下的windows目录下的项目的props文件配置支持哪些特性,然后直接打开vs的项目编译即可完成,怎一个爽字了得(nuget自动处理依赖问题) (1)注意修改python的绑定为true, (2)matlab的绑定为true, (3)usecudnn为false (4)cuda arch为compute_30 和sm_30(这个根据你自己的显…

人工智能深度学习Caffe框架介绍,优秀的深度学习架构 在深度学习领域,Caffe框架是人们无法绕过的一座山.这不仅是因为它无论在结构.性能上,还是在代码质量上,都称得上一款十分出色的开源框架.更重要的是,它将深度学习的每一个细节都原原本本地展现出来,大大降低了人们学习研究和开发的难度. 一.从Caffe的开发中了解到的用户需求:深度学习的框架总会不断改变,Caffe也会有被新框架代替的一天.但是在开发Caffe的过程中,贾扬清发现大家喜欢的框架其实有着很多相似的地方,这些闪光点拥有很长的生命周…

背景 我们在之前的文章中介绍过如何通过PAI内置的TensorFlow框架实验基于Cifar10的图像分类,文章链接:https://yq.aliyun.com/articles/72841.使用Tensorflow做深度学习做深度学习的网络搭建和训练需要通过PYTHON代码才能使用,对于不太会写代码的同学还是有一定的使用门槛的.本文将介绍另一个深度学习框架Caffe,通过Caffe只需要填写一些配置文件就可以实现图像分类的模型训练. 关于PAI的深度学习功能开通,请务必提前阅读https://…

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/61941?spm=5176.100239.bloglist.64.UPL8ec 某会议中的一篇演讲,主要讲述深度学习在图像领域中的应用. 作者将图像处理分成了三类:图像增强.图像变换.图像生成. 图像增强:包括分辨率增强.清晰度增强.画面改善.色彩的增强等,并相应的举了几个案例,比如去掉噪声和 马赛克,给图像上色等. 图像变换:从一张图像变换到另一张图像,主要是风格的变换,前段时间很火的一个软件. 图像生成:从无到有,生成…

Ubuntu14.04上Caffe安装指南 安装的准备工作 首先,安装官方版Caffe时.假设要使用Cuda.须要确认自己确实有NVIDIA GPU. 安装Ubuntu时,将/boot 分区分大概200M左右,太小了会导致升级系统时/boot空间不足.交换分区能够分到和机子的内存差点儿相同. /opt 和 /usr/local 文件夹要保证空间能够满足软件安装的需求.暂时文件夹也不能太小.建议10G以上,由于如今的Matlab.MKL软件都非常大,暂时文件夹可能挂载不上去.其余的差点儿相同都能够…

前言 在训练深度学习模型时,常想一窥网络结构中的attention层权重分布,观察序列输入的哪些词或者词组合是网络比较care的.在小论文中主要研究了关于词性POS对输入序列的注意力机制.同时对比实验采取的是words的self-attention机制. 效果 下图主要包含两列:word_attention是self-attention机制的模型训练结果,POS_attention是词性模型的训练结果. 可以看出,相对于word_attention,POS的注意力机制不仅能够捕捉到评价的aspe…

protobuf 最近使用protobuf,变编译工具时遇上一点问题.现在附上解决方案 编译过程 完全参照 https://github.com/alexeyxo/protobuf-objc 编译出错 遇到如下错误 ./google/protobuf/objectivec-descriptor.pb.h:17:2: error: This file was generated by an older version of protoc which is #error This file was…

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51371936 整理一下最近遇到caffe工程的一些编译错误以及解决方法. 1 cuDNN cuDNN当前最新版本是v5,近两三年的一些caffe工程,使用的版本不尽相同,其中以v2/v3版本的最为常见,所以使用的时候一定要搞清楚(当然如果作者没说,那就自己依次尝试吧). cuDNN出现版本不匹配,在工程make的时候,会报如下错误(以安…

1. 搭建的环境和代码:win7 64bit + vs2013+CUDA7.5 http://blog.csdn.net/thesby/article/details/50880802 2. 编译,制作数据集,训练参考的: http://www.cnblogs.com/denny402/tag/caffe/ http://linusp.github.io/2015/07/21/caffe-base-usage.html http://blog.csdn.NET/u013657981/articl…

今天在看MTK提供的SDK编译文档,按照步骤做,结果出错了,文档如下: 2- Building an SDK for MacOS and Linux -------------------------------------- First, setup your development environment and get the Android source code from git as explained here: http://source.android.com/source/d…

caffe [CPU ONLY] 2017-01-15 最简单的安装配置方式: 不用GPU加速,使用OPENCV2.4图像库, 这是根据官方教程(链接如下)简化而得到. Ubuntu 16.04 or 15.10 Installation Guide 1. 软件源更新 刚刚安装好Ubuntu16.04的系统之后,第一步应该是更新软件源,有多种方式,这里使用的是直接编辑配置文件的方式. # 01在修改source.list前,最好先备份一份 sudo cp /etc/apt/sources.lis…

目前在计算机视觉中应用的数组维度最多有四维,可以表示为 (Batch_size, Row, Column, Channel) 以下将要从二维数组到四维数组进行代码的简单说明: Tips: 1) 在numpy中所有的index都是从0开始. 2) axis = 0 对Cloumn(Width)操作: axis = 1 对Row(Height)操作: axis = 2 or -1 对Channel(Depth)操作 1. 二维数组 (Row, Column) import numpy as np #…

#include <caffe/caffe.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include <iosfwd> #include <memory> #include <string> #include <utility&…

转存:LMDB E:\机器学习2\caffe资料\caffe_root\caffe-master\Build\x64\Release>convert_imageset.exe E:/机器学习2/caffe资料/caffe_root/caffe-master/examples/myfile/train E:/机器学习2/caffe资料/caffe_root/caffe-master/examples/myfile/train.txt E:/机器学习2/caffe资料/caffe_root/caff…

https://machinelearningmastery.com/grid-search-hyperparameters-deep-learning-models-python-keras/ Overview In this post I want to show you both how you can use the scikit-learn grid search capability and give you a suite of examples that you can copy…

今天学习OSGI的过程中按照书上所述搭建好第一个helloworld插件工程,运行的过程中出现下面所示的错误: !SESSION 2014-06-09 21:04:49.038 -----------------------------------------------eclipse.buildId=unknownjava.version=1.6.0_35java.vendor=Sun Microsystems Inc.BootLoader constants: OS=win32, ARCH=…

问题描述 打开d2l-zh目录,使用jupyter notebook打开文件运行,import mxnet 出现无法导入mxnet模块的问题, 但是命令行运行是可以导入mxnet模块的. 原因: 激活环境是能够运行代码的前提. 解决方法: 在d2l-zh目录运行conda activate gluon命令,然后再打开jupyter notebook,则可以正常导入mxnet模块. 参考 1. d2l-zh-doc; 2. [动手学深度学习]中Jupyter notebook中 import mx…

TheanoTheano在深度学习框架中是祖师级的存在.Theano基于Python语言开发的,是一个擅长处理多维数组的库,这一点和numpy很像.当与其他深度学习库结合起来,它十分适合数据探索.它为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算所设计.其实,它可以被更好的理解为一个数学表达式的编辑器:用符号式语言定义你想要的结果,该框架会对你的程序进行编译,来高效运行于GPU或CPU.它与后来出现的TensorFlow功能十分相似,因而两者常常被放在一起比较.它们本身都偏底层,同样的,Theano 像…

http://geek.csdn.net/news/detail/138968 Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版,这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步.自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,这期间TensorFlow不断给人以惊喜.在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准.本文节选自<TensorFlow实战>第二章. 主流深度学习框架对比 深度学习研究的热潮持续高涨,各种开源…

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 磐石 介绍 数据科学研究者们最常遇见的问题之一就是怎样避免过拟合.你也许在训练模型的时候也遇到过同样的问题–在训练数据上表现非同一般的好,却在测试集上表现很一般.或者是你曾在公开排行榜上名列前茅,却在最终的榜单排名中下降数百个名次这种情况.那这篇文章会很适合你. 去避免过拟合可以提高我们模型的性能. 在本文中,我们将解释过拟合的概念以及正则化如何帮助克服过拟合问题…

常用深度学习框--Caffe/ TensorFlow / Keras/ PyTorch/MXNet 一．概述 近几年来,深度学习的研究和应用的热潮持续高涨,各种开源深度学习框架层出不穷,包括TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch,CNTK,Theano,Caffe,DeepLearning4,Lasagne,Neon,等等.Google,Microsoft等商业巨头都加入了这场深度学习框架大战,当下最主流的框架当属TensorFlow,Keras,MXNet,PyTorch…

Batch Normalization(简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被提出.BN 是深度学习进展中里程碑式的工作之一,无论是希望深入了解深度学习,还是在实践中解决实际问题,BN 及一系列改进 Normaliza…

来源:https://www.chainnews.com/articles/504060702149.htm 机器之心专栏 作者:张俊林 Batch Normalization (简称 BN)自从提出之后,因为效果特别好,很快被作为深度学习的标准工具应用在了各种场合.BN 大法虽然好,但是也存在一些局限和问题,诸如当 BatchSize 太小时效果不佳.对 RNN 等动态网络无法有效应用 BN 等.针对 BN 的问题,最近两年又陆续有基于 BN 思想的很多改进 Normalization 模型被…

如今,深度学习是国际上非常活跃.非常多产的研究领域,它被广泛应用于计算机视觉.图像分析.语音识别和自然语言处理等诸多领域.在多个领域上,深度神经网络已大幅超越了已有算法的性能. 本书是深度学习领域的一本力作.它对深度神经网络尤其是卷积神经网络进行介绍,且注重深度学习的实际应用.而且,本书还对深度学习研发现状进行总结和阐述,包括对Google和Facebook的研究与总结. 本书通过示例的方式详解深度学习的具体应用,包括手写数字识别,物体识别,及以人为中心的计算(包括人脸识别.人脸表情识别.年龄估…

https://blog.csdn.net/LSG_Down/article/details/81327072 将文本数据处理成有用的数据表示 循环神经网络 使用1D卷积处理序列数据 深度学习模型可以处理文本序列.时间序列.一般性序列数据等等.处理序列数据的两个基本深度学习算法是循环神经网络和1D卷积(2D卷积的一维模式). 文本数据 文本是最广泛的序列数据形式.可以理解为一系列字符或一系列单词,但最经常处理的是单词层面.自然语言处理的深度学习是应用在单词.句子或段落上的模式识别:就像计算机视觉…

学校给我们一人赞助了100美元购买英文原版图书,几方打听后选择了PRML 即Pattern Recognition and Machine Learning.自从拆封这本书开始慢慢的品读,经常会有相见恨晚之感.虽然目前我只是慢慢地阅读了前几个小节,也知道后面的章节会越来越晦涩,但是还是下定决心一定要把这本书弄透彻.这篇文章是在阅读引章:曲线拟合时发现的问题.想记录下来学到的两个点,并对一道课后习题作解析. 第一节是曲线拟合,曲线拟合是深度学习问题中的regression问题,即回归问题.其他的问…

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增…

PaddlePaddle会和Python一样流行吗? 深度学习引擎最近经历了开源热.2013年Caffe开源,很快成为了深度学习在图像处理中的主要框架,但那时候的开源框架还不多.随着越来越多的开发者开始关注人工智能,AI 巨头们纷纷选择了开源的道路:2015年9月Facebook开源了用于在Torch上更快速地训练神经网络的模块,11月Google开源 TensorFlow,2016年1月微软开源CNTK.最近,百度也宣布开源深度学习引擎 PaddlePaddle. 在这场深度学习的框架之争中,…