转自:http://blog.csdn.net/u013078356/article/details/51154847 在caffe的训练过程中,大家难免想图形化自己的训练数据,以便更好的展示结果.如 果自己写代码记录训练过程的数据,那就太麻烦了,caffe中其实已经自带了这样的小工具 caffe-master/tools/extra/parse_log.sh  caffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe-master/tools/ext…

由于安装新版本的TensorFlow需要cudnn6.0因此用6.0将原来的 5.0替换了,后来又用之前编译好的caffe进行训练,发现caffe会去找5.0的cudnn,然后就报错了,不能正常训练. 开始的时候试着建立一个软连接,没有成功,后来将caffe重新make了一下,又运行发现还是不能跑,然后又运行了一下make install就可以正常运行了.…

申明:此教程加工于caffe 如何训练自己的数据图片 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了一些其它的图片来代替,共有500张图片,分为大巴车.恐龙.大象.鲜花和马五个类,每个类100张.需要的同学,可到…

Windows平台上Caffe的训练与学习方法(以数据库CIFAR-10为例) 在完成winodws平台上的caffe环境的搭建之后,亟待掌握的就是如何在caffe中进行训练与学习,下面将进行简单的介绍. 1.数据库CIFAR-10的下载与介绍 CIFAR-10数据库的下载地址:http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html CIFAR-10数据库: 60000张32*32大小的彩色图像共计10类(airplane.automobile. bird.cat…

Tags: Caffe Categories: Tools/Wheels --- 1. 将caffe训练时将屏幕输出定向到文本文件 caffe中自带可以画图的工具,在caffe路径下: ./tools/extra/parse_log.sh ./tools/extra/extract_seconds.py ./tools/extra/plot_training_log.py.example 日志重定向:在训练命令中加入一行参数,实现log日志定向到文件: caffe train --sover=/…

1.报错:“db_lmdb.hpp:14] Check failed:mdb_status ==0(112 vs.0)磁盘空间不足.” 这问题是由于lmdb在windows下无法使用lmdb的库,所以要改成leveldb. 但是要注意:由于backend默认的是lmdb,所以你每一次用到生成的图片leveldb数据的时候,都要把“--backend=leveldb”带上.如转换图片格式时: 又如计算图像的均值时: 还有在.prototxt中 data_param { source: "./mys…

神经网络中,我们通过最小化神经网络来训练网络,所以在训练时最后一层是损失函数层(LOSS), 在测试时我们通过准确率来评价该网络的优劣,因此最后一层是准确率层(ACCURACY). 但是当我们真正要使用训练好的数据时,我们需要的是网络给我们输入结果,对于分类问题,我们需要获得分类结果,如下右图最后一层我们得到 的是概率,我们不需要训练及测试阶段的LOSS,ACCURACY层了. 下图是能过$CAFFE_ROOT/python/draw_net.py绘制$CAFFE_ROOT/models/caf…

1. 训练model #!/usr/bin/env sh ./build/tools/caffe train --solver=examples/focal_length/focal_solver.prototxt 2. 测试数据 import caffe from caffe.proto import caffe_pb2 import numpy as np import cv2 run_mode = 'gpu' deploy_file = 'focal_deploy.prototxt' we…

转存:LMDB E:\机器学习2\caffe资料\caffe_root\caffe-master\Build\x64\Release>convert_imageset.exe E:/机器学习2/caffe资料/caffe_root/caffe-master/examples/myfile/train E:/机器学习2/caffe资料/caffe_root/caffe-master/examples/myfile/train.txt E:/机器学习2/caffe资料/caffe_root/caff…

1.使用预训练模型,需要修改训练的prototxt,将layer name改为与要使用模型的layer name相同即可. Borrowing Weights from a Pretrained Network To borrow the weights of an already trained model, we need to do two things: Rename our layer to match the name of the original model's layer. T…