准备数据集 在终端上运行以下指令: cd caffe/data/cifar10 ./get_cifar10.sh cd caffe/examples/cifar10 ./create_cifar10.sh 其中caffe是你的根目录. 此时会出现报错: ./build/examples/cifar10/convert_cifar_data.bin: not found 但素! convert_cifar_data.bin 明明就在 build/examples/cifar10 中啊! 1.先用文

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "Helvetica Neue"; color: #454545 } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 12.0px "Helvetica Neue"; color: #454545; min-height: 14.0px } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px;

@tags caffe 照例还是转写为python脚本: import os caffe_root=os.environ['caffe_root'] caffe_build=os.environ['caffe_build'] cmd1=caffe_build+"\\caffe.exe train --solver="+caffe_root+"\\examples\\cifar10\\cifar10_quick_solver.prototxt" print cmd1

准备拿几个caffe官方案例用来练习,就看到了caffe中的官方案例有cifar-10数据集.于是练习了一下,在CPU情况下构建quick模型.主要参考博客:liumaolincycle的博客 配置:win10下虚拟机,ubuntu 16.04 虚拟机安装: win10系统搭建虚拟机:VMware Workstation Player 12环境+Ubuntu Kylin 16.04 LTS系统 caffe安装:caffe+CPU︱虚拟机+Ubuntu16.04+CPU+caffe安装笔记 本案例

简介 caffe是一个友好.易于上手的开源深度学习平台,主要用于图像的相关处理,可以支持CNN等多种深度学习网络. 基于caffe,开发者可以方便快速地开发简单的学习网络,用于分类.定位等任务,也可以用于科研,在其源码基础上进行修改,实现自己的算法. 本文的主要目的,是介绍caffe的基本使用方法,希望通过本文,能让普通的工程师可以使用caffe训练自己的简单模型. 本文主要包括以下内容:运行caffe的例子训练cifar训练集.使用别人定义好的网络训练自己的数据.使用训练好的模型fine tu

引用了下文的资料,在此感谢! http://www.cnblogs.com/alexcai/p/5468164.html http://blog.csdn.net/garfielder007/article/details/51480844 第一.cifar数据集的知识 The CIFAR-10 dataset The CIFAR-10 dataset consists of 60000 32x32 colour images in 10 classes, with 6000 images pe

caffe官网上的example中的例子,如果环境配对都能跑出来,接下来跑Notobook Example中的程序,都是python写的,这些程序会让你对如何使用caffe解决问题有个初步的了解(http://www.cnblogs.com/dupuleng/articles/4242983.html) 即然用到python,那么就要确定安装了python,并且pycaffe编译通过,还要安装一些依赖项: sudo apt-get install python-numpy python-scip

Reference:ADADELTA: An Adaptive Learning Rate Method 超参数 超参数(Hyper-Parameter)是困扰神经网络训练的问题之一,因为这些参数不可通过常规方法学习获得. 神经网络经典五大超参数: 学习率(Leraning Rate).权值初始化(Weight Initialization).网络层数(Layers) 单层神经元数(Units).正则惩罚项(Regularizer|Normalization) 这五大超参数使得神经网络更像是一门

所属分类:Keras Keras FAQ:常见问题 如何引用Keras? 如何使Keras调用GPU? 如何在多张GPU卡上使用Keras "batch", "epoch"和"sample"都是啥意思? 如何保存Keras模型? 为什么训练误差(loss)比测试误差高很多? 如何获取中间层的输出? 如何利用Keras处理超过机器内存的数据集? 当验证集的loss不再下降时,如何中断训练? 验证集是如何从训练集中分割出来的? 训练数据在训练时会被随

TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU.一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测.如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作. 操作组 操作 Building Graphs Core graph data structures,Tensor types,Utility functions Inputs and Readers Placeho

Tensorflow一些常用基本概念与函数(一) 1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数

在caffe ImageNet例子中有对图片进行resize的部分,文中使用的是linux shell脚本命令: for name in /path/to/imagenet/val/*.JPEG; do convert -resize 256x256\! $name $name done 1 2 3 但该命令在运行后光标就一直处于等待状态,直到所有的图片全部运行结束.这种情况在图片数量比较大时就很恼人(对于ILSVRC2012数据集中的100多万张图片来说,这种状态可能会持续好几天),你不知道程

1,数据集简介 SVHN(Street View House Number)Dateset 来源于谷歌街景门牌号码,原生的数据集1也就是官网的 Format 1 是一些原始的未经处理的彩色图片,如下图所示(不含有蓝色的边框),下载的数据集含有 PNG 的图像和 digitStruct.mat  的文件,其中包含了边框的位置信息,这个数据集每张图片上有好几个数字,适用于 OCR 相关方向. 这里采用 Format2, Format2 将这些数字裁剪成32x32的大小,如图所示,并且数据是 .mat

1.tensorflow的基本运作 为了快速的熟悉TensorFlow编程,下面从一段简单的代码开始: import tensorflow as tf #定义‘符号’变量,也称为占位符 a = tf.placeholder("float") b = tf.placeholder("float") y = tf.mul(a, b) #构造一个op节点 sess = tf.Session()#建立会话 #运行会话,输入数据,并计算节点,同时打印结果 print sess

Keras FAQ:常见问题 如何引用Keras? 如果Keras对你的研究有帮助的话,请在你的文章中引用Keras.这里是一个使用BibTex的例子 @misc{chollet2015keras, author = {Chollet, François and others}, title = {Keras}, year = {2015}, publisher = {GitHub}, journal = {GitHub repository}, howpublished = {\url{htt

为了程序的简洁,在caffe中是不带练习数据的,因此需要自己去下载.但在caffe根目录下的data文件夹里,作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件,我们只需要联网,运行这些脚本文件就行了. 注意:在caffe中运行所有程序,都必须在根目录下进行,否则会出错 1.mnist实例 mnist是一个手写数字库,由DL大牛Yan LeCun进行维护.mnist最初用于支票上的手写数字识别, 现在成了DL的入门练习库.征对mnist识别的专门模型是Lenet,算是最早的cnn模型了. mnist数据训

为了程序的简洁,在caffe中是不带练习数据的,因此需要自己去下载.但在caffe根目录下的data文件夹里,作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件,我们只需要联网,运行这些脚本文件就行了. 注意:在caffe中运行所有程序,都必须在根目录下进行,否则会出错 1.mnist实例 mnist是一个手写数字库,由DL大牛Yan LeCun进行维护.mnist最初用于支票上的手写数字识别, 现在成了DL的入门练习库.征对mnist识别的专门模型是Lenet,算是最早的cnn模型了. mnist数据训

caffe特征可视化的代码例子 不少读者看了我前面两篇文章 总结一下用caffe跑图片数据的研究流程 deep learning实践经验总结2--准确率再次提升,到达0.8.再来总结一下 之后.想知道我是怎么实现特征可视化的. 简单来说,事实上就是让神经网络正向传播一次.然后把某层的特征值给取出来.然后转换为图片保存. 以下我提供一个demo,大家能够依据自己的需求改动. 先看看我的demo的用法. visualize_features.bin net_proto pretrained_net_

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

原文:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5075490.html 为了程序的简洁,在caffe中是不带练习数据的,因此需要自己去下载.但在caffe根目录下的data文件夹里,作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件,我们只需要联网,运行这些脚本文件就行了. 注意:在caffe中运行所有程序,都必须在根目录下进行,否则会出错 1.mnist实例 mnist是一个手写数字库,由DL大牛Yan LeCun进行维护.mnist最初用于支票上的手写数字识别, 现在成了D

为了程序的简洁,在caffe中是不带练习数据的,因此需要自己去下载.但在caffe根目录下的data文件夹里,作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件,我们只需要联网,运行这些脚本文件就行了. 注意:在caffe中运行所有程序,都必须在根目录下进行,否则会出错 1.mnist实例 mnist是一个手写数字库,由DL大牛Yan LeCun进行维护.mnist最初用于支票上的手写数字识别, 现在成了DL的入门练习库.征对mnist识别的专门模型是Lenet,算是最早的cnn模型了. mnist数据训