Caffe使用经验积累 本贴记录Caffe编译好了,使用过程的常用命令与常见错误解决方式.如果对编译过程还存在问题,请参考史上最全的caffe安装过程配置Caffe环境. 1 使用方法 训练网络 xxx/caffe/build/tools/caffe train --solver xx/solver.prototxt 选择某个模型作为预训练模型 xxx/caffe/build/tools/caffe train --solver solver.protxt --weights pre_train…

1 git merge origin/develop 将远程分支合并到本地,一般先执行合并,解决冲突,然后再git commit合入新建的分支,推送到远程分支里面,最后码云上找pl pull request到develop分支,对于有pull request还没审通过时, 再次提交的代码不会再次创建pull request,会自动合并到之前的pull request里面,等一次审核通过就行.   2 已经commit到本地的代码,如果想放弃,可以回退使用git reset --hard 指定版本…

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…

第一章 引言 在ubuntu16.04安装caffe,几乎折腾了一个月终于成功;做一文章做纪要,以便日后查阅.总体得出的要点是:首先,每操作一步,必须知道如何检验操作的正确性;笔者的多次失误是因为配置错误,但疏于检查引起;当然有些错误是ubuntu本身的bug;笔者不知,只能来来回回‘鬼打墙’直到某日发现;另一个经验只谈是对每一个支撑尽量知道它是用来干什么的,多百度几下没有坏处;最后一个经验是,对系统的基本结构要要框架了解,比如,通过apt-get的软件放在哪里,通过make install的软…

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…

一. 卷积层的作用简单介绍 卷积层是深度神经网络中的一个重要的层,该层实现了局部感受野.通过这样的局部感受野,能够有效地减少參数的数目. 我们将结合caffe来解说详细是怎样实现卷积层的前传和反传的. 至于是怎样前传和反传的原理能够參考Notes on Convolutional Neural Networks.详细请百度或者谷歌,就可以下载到. Caffe中的master分支已经将vision_layers.hpp中的各个层分散到layers中去了.因此假设你是主分支的代码.请在include…

这个是在去年微博里面非常流行的,在git_hub上的代码是https://github.com/fzliu/style-transfer 比如这是梵高的画 这是你自己的照片 然后你想生成这样 怎么实现呢在基于windows的caffe上,其实这个很简单. 1 首先在 https://github.com/fzliu/style-transfer 把代码下载下来,另外主要这个代码基于pycaffe的,需要将pycaffe编译好. 最好是在电脑上装一个python progressbar包 ,具体操…

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac…

从一个实际案例说起 国庆长假前一个礼拜,老大给我分配了这么一个bug,就是打印出来的报表数量为整数的,有的带小数位,有的不带,毫无规律. 根据短短的两个多月的工作经验以及猜测,最终把范围缩小到以下这段代码块(伪代码) String output(double num){//double类型的参数num由DAO层提供 String result=null; if(num等于num的整数部分)//例如12.0000等于12,13.0001不等于13 result=(将num的小数位全部删去,返回相应…

小喵的唠叨话:前一篇博客,我们做完了L-Softmax的准备工作.而这一章,我们开始进行前馈的研究. 小喵博客: http://miaoerduo.com 博客原文:  http://www.miaoerduo.com/deep-learning/基于caffe的large-margin-softmax-loss的实现(中).html 四.前馈 还记得上一篇博客,小喵给出的三个公式吗?不记得也没关系. 这次,我们要一点一点的通过代码来实现这些公式.小喵主要是GPU上实现前后馈的代码,因为这个层只…