深度学习几大工具:Theano(基于python),Torch,Caffe(用c++写的),Tensor flow,CNTK:caffe是比较流行的深度学习的框架 caffe特点:特别适合于新手,由于其简单,不用写代码只需写一些配置文件就可以完成神经网络的训练等.…

Caffe入门随笔   分享一下自己入门机器学习的一些资料:(1)课程,最推荐Coursera上的Andrew NG的Machine Learning,最好注册课程,然后跟下来.其次是华盛顿大学的Machine Learning系列课程,一共有6门,包括毕业设计(2)书籍: 机器学习(周志华西瓜书).机器学习实战.统计学习方法(李航).集体智慧编程.数学之美(吴军)(3)微博@余凯_西二旗民工:@老师木:@梁斌penny:@张栋_机器学习:@邓侃:@大数据皮东:@djvu9:@陈天奇怪(4)知乎…

1.跑教程:深度学习(六)caffe入门学习,上面有比较好的注释 .prototxt文件:网络结构文件 solver.prototxt:网络求解文件 net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt" //定义网络结构文件,也就是我们上一步编写的文件 test_iter: test_interval: //每隔500次用测试数据,做一次验证 base_lr: 0.01 //学习率 momentum: 0.9 //动量参数 weight_dec…

最近刚入门caffe,跟着视频做了一个简单人脸检测.包括人脸二分类模型+方框框出人脸. 人脸二分类模型 1. 收集数据 我用的是lfw数据集,总共有13233张人脸图片.非人脸数据有两种选择.1. 用完全不是人脸的图片:2. 用与人脸重叠比例较小的图片.我用的是动物的图片作为负样本.负样本数据集. 2. 制作LMDB数据源(caffe非常支持的常用于分类的数据源) 首先需要写两个txt文档.train.txt 和 val.txt 主要保存的是图片的路径.名称.label. 形如:train.tx…

Caffe的几个重要文件 用了这么久Caffe都没好好写过一篇新手入门的博客,最近应实验室小师妹要求,打算写一篇简单.快熟入门的科普文. 利用Caffe进行深度神经网络训练第一步需要搞懂几个重要文件: solver.prototxt train_val.prototxt train.sh 接下来我们按顺序一个个说明. solver.prototxt solver这个文件主要存放模型训练所用到的一些超参数: net := 指定待训练模型结构文件,即train_val.prototxt test_i…

首先,数据文件和模型文件都已经下载并处理好,不提. cd   "caffe-root-dir " ----------------------------------分割线------------------------------- # set up Python environment: numpy for numerical routines, and matplotlib for plottingimport numpy as npimport matplotlib.pyplo…

占坑,记录如何写一个基于lenet5的模型,并进行测试.…

占坑,使用fine-turning初始化参数...…

caffe2 教程入门(python版) https://www.jianshu.com/p/5c0fd1c9fef9?from=timeline caffe入门学习 https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/48933813 运行caffe自带的两个简单例子 https://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136774p9.htm 关于caffe新手入门 https://blog.csdn.net/cham_3/ar…

参考文献 1 用Net::Init().做了两件事:一.绑架所有的layers和blobs,调用 layers’SetUp() 函数.验证全部网络的正确性等一系列琐碎的事.二.初始化时给出一些日志信息Also, during initialization the Net explains its initialization by logging to INFO as it goes... 2 建网时有很多细节被隐藏,建网后,考虑有什么模式,CPU?GPU? by setting a singl…