caffe可以分为3层结构:blob,layer,net 在layer中,input data用bottom表示,output data用top表示.每一个layer定义了三种操作,setup(Layer初始化),forward(正向传播,根据input计算output),backward(反向传播,根据output计算input梯度)…

Caffe学习系列——工具篇:神经网络模型结构可视化 在Caffe中,目前有两种可视化prototxt格式网络结构的方法: 使用Netscope在线可视化 使用Caffe提供的draw_net.py 本文将就这两种方法加以介绍 1. Netscope:支持Caffe的神经网络结构在线可视化工具 Netscope是个支持prototxt格式描述的神经网络结构的在线可视工具,网址:  http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html  它可以用来可…

Netscope是个支持prototxt格式描述的神经网络结构的在线可视工具,地址是here,可以用来可视化Caffe结构里prototxt格式的网络结构. Netscope使用起来也非常简单,打开这个地址:http://ethereon.github.io/netscope/#/editor,将描述神经网络结构的prototxt文件复制到编辑框里,按shift-enter,就可以直接以图形方式显示网络的结构 . 比如以mnist的LeNet网络结构为例,把Caffe中example/mnist…

如何在 centos 7.3 上安装 caffe 深度学习工具   有好多朋友在安装 caffe 时遇到不少问题.(看文章的朋友希望关心一下我的创业项目趣智思成) 今天测试并整理一下安装过程.我是在阿里云上测试,选择centos 7.3 镜像. 先安装 epel 源 1 yum install epel-release 安装基本编译环境 1 2 yum install protobuf-devel leveldb-devel snappy-devel opencv-devel boost-dev…

  参考网站 a)   https://zhuanlan.zhihu.com/p/24833574?utm_source=tuicool&utm_medium=referral b)   https://github.com/yosinski/deep-visualization-toolbox c)   https://zhuanlan.zhihu.com/p/22129880?refer=startdl d)   http://jingyan.baidu.com/article/8ebacd…

MIT发文:深度视觉的量化表示................ Places2 是一个场景图像数据集,包含 1千万张 图片,400多个不同类型的场景环境,可用于以场景和环境为应用内容的视觉认知任务. GitHub源代码:https://github.com/CSAILVision/NetDissect 论文地址:http://netdissect.csail.mit.edu/final-network-dissection.pdf Place205 Model集结地:http://places.…

前言: 通过检索论文.书籍.博客,继续学习Caffe,千里之行始于足下,继续努力.将自己学到的一些东西记录下来,方便日后的整理. 正文: 1.代码结构梳理 在终端下运行如下命令,可以查看caffe代码结构,我将其梳理了一下: root@ygh:/home/ygh/caffe# tree -d . ├── build -> .build_release //编译结果存放处,子目录结构与主目录类似 ├── cmake //使用CMake编译时会用到 │   ├── External │   ├──…

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN Blob作用 据Caffe官方描述: A Blob is a wrapper over the actual data being processed and passed along by Caffe, and also under the hood provides synchronization capability between the CPU and the GPU. Mathematically, a blob is…

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:…

目录结构 caffe文件夹下主要文件: data 用于存放下载的训练数据 docs 帮助文档 example 一些代码样例 matlab MATLAB接口文件 python Python接口文件 model 一些配置好的模型参数 scripts 一些文档和数据用到的脚本 下面是核心代码文件夹: tools 保存的源码是用于生成二进制处理程序的,caffe在训练时实际是直接调用这些二进制文件. include Caffe的实现代码的头文件 src 实现Caffe的源文件 后面的学习主要围绕后面两个…