本例子来源于<21天实战Caffe> 代码如下: #include <vector> #include <iostream> #include <caffe/blob.hpp> using namespace caffe; using namespace std; int main(void) { Blob<float> a; cout<<"Size : "<< a.shape_string()<…

首先,Blob使用的小例子(通过运行结果即可知道相关功能): #include <vector> #include <caffe/blob.hpp> #include <caffe/util/io.hpp>//磁盘读写 #include <iostream> using namespace std; using namespace caffe; int main() { Blob<float> a; cout<<"Size:…

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 一般我们在使用Caffe的时候,可能需要根据自己的任务需求添加一些自定义的Loss,当然这个Loss可以根据自己的需要来添加.比如在这里我添加的是triplet_loss为例 首先需要在caffe.proto中添加相应的ID号和MessageParameter 建立相应的头文件.hpp和实现文件.cpp 如果是某一些特殊的layer,可能对CUDA有要求,不过…

1.加载相关模块 1.1 加载numpy import numpy as np 1.2 加载caffe 有两种方法. 方法一(静态导入): 找到当前环境使用的python的site-packages目录,寻找方法: >>> import os >>> os.path.dirname(os.__file__) '/usr/lib64/python2.7' 如例则site-packages目录为/usr/lib64/python2.7/site-packages,在该目录下…

Blob,包括输入数据.输出数据.权值等: Blob是Caffe中处理和传递实际数据的数据封装包,并且在CPU与GPU之间具有同步处理能力.从数学意义上说,blob是按C风格连续存储的N维数组. caffe的blob是一个四维的数组,用于存储数据,就相当于一个特殊的tensor,存储内容:num: 图像数量 channel:通道数量 width:图像宽度 height:图像高度. 比如caffe中一个batch的图片,就存储在一个blob中.当然,blob并不是专门给batch内的图片做存储用的…

Caffe使用Blob结构在CNN网络中存储.传递数据.对于批量2D图像数据,Blob的维度为 图像数量N × 通道数C × 图像高度H × 图像宽度W 显然,在此种场景下,Blob使用4维坐标定位数据,如(n, c, h, w),其中n为图像序号(0到N-1),c为通道序号(0到C-1),h为图像行序(0到H-1),w为图像列序(0到W-1).那么我们如何根据这个坐标找到对应的数据呢?要想得到这个问题的答案,就得弄清楚Blob在内存中的数据组织形式,也就是这批量的2D图像在内存中是如何存储的.…

blob数据结构是caffe中基本的数据存储单元,它主要存储的数据是网络中的中间数据变量,比如各层的输入和输出:代价函数关于网络各层参数的梯度. blob中除了存储数据外,还有一些标记数据的参数,以下就是一些blob中的数据成员: protected: shared_ptr<SyncedMemory> data_; shared_ptr<SyncedMemory> diff_; shared_ptr<SyncedMemory> shape_data_; vector&l…

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…

You need to generate caffe.pb.h manually using protoc as follows. # In the directory you installed Caffe to protoc src/caffe/proto/caffe.proto --cpp_out=. mkdir include/caffe/proto mv src/caffe/proto/caffe.pb.h include/caffe/proto…

方法很简单,直接在定义网络的prototxt里面最后加一层就可以了. 这一层定义如下 layer { name: "accuracy_5" type: "Accuracy" bottom: "fc8_sum" bottom: "label" top: "accuracy_5" accuracy_param { top_k:5 } include { phase: TEST } }…