caffe模型各层数据和参数可视化】的更多相关文章

先用caffe对cifar10进行训练,将训练的结果模型进行保存,得到一个caffemodel,然后从测试图片中选出一张进行测试,并进行可视化. In [1]: #加载必要的库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import sys,os,caffe In [2]: #设置当前目录,判断模型是否训练好 caffe_root = '/home/bnu/caffe/' sys.path.inse…
cifar10的各层数据和参数可视化 .caret,.dropup>.btn>.caret{border-top-color:#000!important}.label{border:1px solid #000}.table{border-collapse:collapse!important}.table td,.table th{background-color:#fff!important}.table-bordered td,.table-bordered th{border:1px…
Caffe学习笔记4图像特征进行可视化 本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载,禁止用于商业用途!本人对博客使用拥有最终解释权 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 这篇文章主要参考的是http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb 可以算是对它…
caffe模型最终保存使用过的protobuf形式,将一个已经训练好的caffe模型读取出来,可以参考如下: 1,包含的头文件: #include <google/protobuf/io/coded_stream.h> #include <google/protobuf/io/zero_copy_stream_impl.h> #include <google/protobuf/text_format.h> #include "caffe/proto/caffe…
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7419352.html 参考网址: https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow https://github.com/ethereon/caffe-tensorflow/issues/53 http://blog.csdn.net/zchang81/article/details/76229017 提醒:1. 目前该开源程序不支持caffe中全连接层的bi…
最近由于要将训练好的模型移植到硬件上,因此需要将TensorFlow转为caffe模型. caffe模型需要两个文件,一个是定义网络结构的prototxt,一个是存储了参数的caffemodel文件.只要生成这两个文件,caffe模型就算转好了. 在模型转换的过程中,我主要参考了https://github.com/lFatality/tensorflow2caffe. 首先根据已有的tensorflow模型定义caffe模型需要的网络结构prototxt文件,这个可以参考一些现有的protot…
tensorflow笔记系列: (一) tensorflow笔记:流程,概念和简单代码注释 (二) tensorflow笔记:多层CNN代码分析 (三) tensorflow笔记:多层LSTM代码分析 (四) tensorflow笔记:常用函数说明 (五) tensorflow笔记:模型的保存与训练过程可视化 (六)tensorflow笔记:使用tf来实现word2vec 保存与读取模型 在使用tf来训练模型的时候,难免会出现中断的情况.这时候自然就希望能够将辛辛苦苦得到的中间参数保留下来,不然…
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…
在向一个caffe模型传递输入数据的时候,要注意以下两点: 1. opencv中Mat数据在内存中的存放方式是按行存储,matlab中图像在内存中的存放方式是按列存储. 2. opencv中Mat数据的默认通道顺序是BGR,matlab中图像默认通道顺序是RGB.…
作者:wjmishuai 出处: http://blog.csdn.net/wjmishuai/article/details/50890214 原始数据是28*28 1:数据层: layer { name: "mnist"//数据层的名字是mnist type: "Data"//这个层的类型是data top: "data"//产生两个blob,一个是data blob top: "label"//一个是lable blob…