本教程尽量详细,大多步骤都有图,如果运行出错,请先对照自己的文件是否和图上的一样,包括标点啊,空格啊,斜杠,反斜杠啊之类的小细节. 第一步:   官网下载mnist数据 http://yann.lecun.com/exdb/mnist/,共4个文件,解压放到caffe-master\data\mnist下 如图: 第二步: 转换成caffe需要的数据格式,此处转换为 LMDB(cifar是转换成 LEVELDB,可对比参考如何实现的) ,转换格式需要用到caffe里的项目convert_mnis…

   一. 装完caffe当然要来跑跑自带的demo,在examples文件夹下. 先来试试用于手写数字识别的mnist,在 examples/mnist/ 下有需要的代码文件,但是没有图像库. mnist库有50000个训练样本,10000个测试样本,都是手写数字图像. caffe支持的数据格式为:LMDB LEVELDB IMDB比LEVELDB大,但是速度更快,且允许多种训练模型同时读取同一数据集. 默认情况,examples里支持的是IMDB文件,不过你可以修改为LEVELDB,后面详解…

caffe windows编译成功后,就可以开始进行测试了.如果还没有编译成功的,请参考:caffe windows 学习第一步:编译和安装(vs2012+win 64) 一般第一个测试都是建议对手写字体minist进行识别.这个测试放在根目录下的 .\examples\mnist\ 文件夹内. 1.下载数据.程序本身不带测试数据,需要去下载,测试数据为leveldb格式.你可以直接双击运行“get_mnist_leveldb.bat”  这个脚本自动下载数据,但一般都不成功,可能里面的网址被墙…

Caffe 是一个高效的深度学习框架,鉴于不想折腾装个双系统,最近鼓捣了下用caffe源码在windows进行编译.非常感谢Yangqing Jia博士的caffe开源代码.Neil Z.Shao's博客的指导,以及happynear的工程文件提供的帮助.本博客caffe里C/C++部分编译主要参考了Neil Z.Shao's博客,python wapper 和 matlab wapper编译主要参考了happynear的工程文件.鉴于编译过程并未记录下详细流程,步骤不详之处可参考上述两个资料.…

Windows10制作LMDB详细教程 原创不易,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/10678658.html 摘要: 当我们在使用Caffe做深度学习项目时,经常需要制作Caffe常用的数据类型lmdb.leveldb以及hdf5等(尽管可以使用原始图片,效率低),而不是我们常见的JPG.PNG.TIF.因此,我们需要对我们采集的数据进行格式转换,即通过输入我们自己的图片目录(包含有训练集和验证集的大量图片)转换成一个lmdb库文件的输出:这…

没有GPU,没有linux, 只好装caffe的windows版本了. 我的系统是win10(64位),vs 2012版本,其它什么都没有装,因此会需要一切的依赖库. 其实操作系统只要是64位就行了,无所谓版本,win7,win8,win10都行. 1.安装vs2012. 2.安装 cude 6.5  可到此处下载:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-65, 下载的是64bit的EXE文件,下载完后,双击安装就可以了,如果默认安装路径,则应该安装在…

前言: 正文: 1.安装必要依赖包: sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get…

MicroSoft维护的caffe已经作为官方的caffe分支了,编译方式也改了,刚好最近重装了一次caffe windows, 记录一下里面的坑 https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows 安装有两种方案: 方案一:使用vs2015,缺点要最新的win10才能安装vs2015,故不推荐该方案 1. 把build_win.cmd 中的with_ninja的1,都改为0 2.手动下载libraries_v140_x64_py27_1.0.1.tar.bz2…

转载请注明原文地址:https://www.cnblogs.com/litou/p/15035790.html 本文为<C#中使用GDAL3>的第二篇,总目录地址:https://www.cnblogs.com/litou/p/15004877.html 本目录 一.介绍 二.读写数据内容 三.中文乱码问题 3.1.数据路径或数据文件名含中文时打开失败 3.2.读取中文字符串显示乱码 3.3.函数传入中文字符串参数报错 一.介绍 Shape文件是ESRI公司开发的一种空间数据开放格式,全称是E…

01-learning-Lenet, 主要讲的是 如何用python写一个Lenet,以及用来对手写体数据进行分类(Mnist).从此教程可以知道如何用python写prototxt,知道如何单步训练网络,以及采用单步训练的方法来获取每一步训练的loss和accuracy,用来绘制曲线图. 其实并没有官方教程一说,只是在caffe/example/下有 00-classification.ipynb: 01-learning-lenet.ipynb: 02-fine-tuning.ipynb:…