我阐述一下我遇到的问题:因为之前装过caffe,最近装了MXNet.MXNet可以运行,但import caffe就不行了,找不到模块. 那应该怎么处理呢??? 参考了一下这个网站:https://i.cnblogs.com/EditPosts.aspx?opt=1 有一段时间一直在改/etc/profile的PYTHONPATH,发现不起作用.后来参考上面的网站,操作如下: 把mxnet注释了,把caffe的python地址加入到注释器中.import caffe成功! 而当你要用MXNet时…

Z: 在安装了caffe框架后需要读取大量的数据进行学习训练.比如在MNIST识别训练中,一般直接读图片会比较耗时,我们一般将图片转存为数据库中.目前主流的数据库有以下两种选择: LevelDB LmDB 如果我们需要的数据格式是LevelDB,我们需要执行以下命令 gedit^C/caffe/examples/mnist/create_mnist.sh 然后在打开的编辑器里面修改create_mnist.sh脚本的代码,将BACKEND=lmdb改为:BACKEND="leveldb"…

Z: 在安装了caffe框架后需要读取大量的数据进行学习训练.比如在MNIST识别训练中,一般直接读图片会比较耗时,我们一般将图片转存为数据库中.目前主流的数据库有以下两种选择: LevelDB LmDB 我们可以通过如下代码测试读取LmDB数据库所用时间,具体代码如下 # coding: utf-8 import caffe import numpy as np import lmdb import sys from caffe.proto import caffe_pb2 def lmdb_…

Caffe框架下的图像回归测试 参考资料: 1. http://stackoverflow.com/questions/33766689/caffe-hdf5-pre-processing 2. http://corpocrat.com/2015/02/24/facial-keypoints-extraction-using-deep-learning-with-caffe/ 3. http://stackoverflow.com/questions/31774953/test-labels-f…

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…

小码农最近在研究深度学习,对所学知识做点记录,以供以后翻阅.在Caffe框架中,数据的格式都是LMDB的,如何将图像数据转换成这个格式呢? 首先,将图像数据和标签生成txt文档,执行一下代码: find `pwd`/examples/images -type f -exec echo {} \; > examples/_temp/temp.txt `pwd`/examples/images 是图像数据的路径,<pre name="code" class="cpp&…

不知道从什么时候开始,Deep Learning成为了各个领域研究的热点,也不知道从什么时候开始,2015CVPR的文章出现了很多Deep Learning的文章,更不知道从什么时候开始,三维重建各个研究方向也要被Deep Learning攻破了. 从这个时候开始,我要开始学习Deep Learning了,因为我研究的方向已然被攻破! 以上是引言部分,下面开始介绍本文的内容. 我前段时间已经配置好Caffe这个框架,现在来摸索一下.本文分为两个部分,第一部分说明学习Caffe框架需要重点记住那些…

caffe虽然已经安装了快一个月了,但是caffe使用进展比较缓慢,果然如刘老师说的那样,搭建起来caffe框架环境比较简单,但是完整的从数据准备->模型训练->调参数->合理结果需要一个比较长的过程,这个过程中你需要对caffe中很多东西,细节进行深入的理解,这样才可以知道为什么能有这样的结果,在训练或者fine-tuning时知道针对调整的方法.下面针对caffe中的使用进行讲解. 在使用过程中,caffe官网上提供了详细的使用说明,如果感觉仍然存在一些困难,可以使用谷歌或百度搜索自…

安装caffe框架所需文件: 1.微软提供的快速卷积神经网络框架caffe-master安装包或者windows提供的caffe-windows安装包. 链接:http://pan.baidu.com/s/1hs8ngpA 密码:ith0 2.并行计算框架CUDA**,注意要和你电脑上安装的NVIDA显卡驱动的版本所对应(此处要根据电脑上的显卡类型,更新显卡驱动程序为最新版本,比如GTX970对应的英伟达的显卡驱动程序最新版本是376.51),否则安装时会出现与系统不兼容的错误. 链接:http…

原有模型 1.下载fasrer-rcnn源代码并安装 git clone --recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git 1)  经常断的话,可以采取两步: git clone https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git 2)  到py-faster-rcnn中,继续下载caffe-faster-rcnn,采取后台跑: git submodule update --in…