今天编译的过程中遇到的问题以及查阅到的资料,记录在这里,希望可以帮到其他人. BVLC的caffe源码,如果要编译matlab的接口时,首先需要将makefile.config文件中的matlab的安装路径给到: 然后再 make all 在这里make的过程中,如果采用-j8多和编译的时候,可能会出现protobuf没有的错误,但是单核编译就没有问题,也是醉了. make matcaffe 这时候有可能会遇到系统的gcc版本与matlab支持的gcc版本不一致的问题,参照这篇博客先对gcc进行

编译MatCaffe 转自: http://blog.csdn.net/ws_20100/article/details/50525879 使用如下命令编译MatCaffe make all matcaffe 1 之后,你可以用以下命令测试MatCaffe: make mattest 1 如果你在运行上面命令时,遇到如下错误:libstdc++.so.6 version ‘GLIBCXX_3.4.15’ not found,说明你的Matlab库不匹配.你需要在启动Matlab之前运行如下命令:

一般情况下不愿意使用Caffe的Matlab接口,总觉得Linux版的Matlab很难配置,但是现在搞目标检测,得到的源码是使用的Caffe的Matlab接口,只能硬着头皮上了. (1)修改caffe-master/Makefile.config 这一步主要是在Caffe的编译配置文件Makefile.config中加入Matlab的路径.注意路径文件夹是要包含Matlab安装目录的“bin”文件夹的. (2)编译接口.这里默认已经编译好了Caffe源码主体部分.所以直接编译接口.在caffe-

参考博文:http://blog.csdn.net/thystar/article/details/50720691 0. Caffe安装及Matlab安装 1. Caffe中matcaffe配置 caffe的Matlab中只支持gcc-4.7,但是ubuntu14.04默认安装的是gcc-4.8.如果直接编译会出现warning,但最终也会显示编译成功.当然也可以选择安装gcc-4.7并降级,步骤如下: 下载并安装gcc-4.7和g++-4.7 sudo apt-get install gcc

caffe solver通过协调网络前向推理和反向梯度传播来进行模型优化,并通过权重参数更新来改善网络损失求解最优算法,而solver学习的任务被划分为:监督优化和参数更新,生成损失并计算梯度.caffe solver是caffe中的核心,它定义着整个模型如何运转,不管是命令行方式还是pycaffe接口方式进行网络训练或测试,都是需要一个solver配置文件的,而solver的配置参数总共有42个,罗列如下: net weight_decay net_param regularization_t

一.编译caffe的matlab接口 在我的这篇博客windows-caffe配置已经说了怎么编译了,这里就略过了. 编译成功后,会得到如下图所示文件: matlab接口就在matcaffe文件夹里.进入如下图所示目录,如果生成了caffe_mexw64文件,则说明matlab接口编译成功了. 二.配置 1.先在系统环境变量(path)里添加:D:\caffe-microsoft\caffe-master\Build\x64\Release 2.在matlab里添加文件夹:D:\caffe-mi

caffe solver https://groups.google.com/forum/#!topic/caffe-users/mUIi42aKWHQ https://github.com/BVLC/caffe/issues/46

Caffe 提供了matlab接口,可以用于提取图像的feature.

blob 简述 方法: shape reshape get_diff set_diff 私有方法: check_and_preprocess_shape check_and_preprocess_data check_data_size_matches get_net(model_file,weight_file,phase_name)  简述 生成网络 (模型文件,模型参数,训练train还是测试test) 方法: get_solver 简述 生成解决方案 io  简述 输入输出函数 方法:

一.前述 solve主要是定义求解过程,超参数的 二.具体 #往往loss function是非凸的,没有解析解,我们需要通过优化方法来求解. #caffe提供了六种优化算法来求解最优参数,在solver配置文件中,通过设置type类型来选择. Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad&q

刚来公司用的服务器,分配给自己账号,安装了caffe,配好了Makefile.config中的MATLAB dir. 之后问题来了 解决方法: 在Makefile里面,大约第410行那一句话CXXFLAGS += -MMD -MP下面添加CXXFLAGS += -std=c++11,最后是这样CXXFLAGS += -MMD -MPCXXFLAGS += -std=c++11然后在caffe根目录下make clean,make all. 之后再matcaffe,successfully.耶!

from caffe.proto import caffe_pb2 s = caffe_pb2.SolverParameter() path='/home/xxx/data/' solver_file=path+'solver.prototxt' #solver文件保存位置 s.train_net = path+'train.prototxt' # 训练配置文件 s.test_net.append(path+'val.prototxt') # 测试配置文件 s.test_interval = 7

Step1: 修改caffe-master中的Makefile.config 提示:可以到文件中直接“ctrl+f”,键入相应大写字母即可查找到相应位置. Step2:编译接口.如果之前编译caffe环境时候,已经runtest过了的话,可以直接编译接口,在caffe-master目录下打开终端,输入: make catcaffe. 注:一定记得在这步之前修改Makefile里地址,至于如果是CPU版的话,记得同时去“ONLY CPU”的“#”,相信之前在配置环境的时候已经注意到了. Step3

在solver解决下面的四个问题: a.训练的记录(bookkeeping),创建用于training以及test的网络结构: b.使用前向以及反向过程对training网络参数学习的过程: c.对testing网络进行评价: d.优化过程中模型中间结果的快照及求解的状态: 下面从这个四个方面介绍solver.prototxt文件中常见参数的含义: 1.net,type;base_lr,lr_polilcy net: 用于声明training 以及test的网络结构定义在哪个文件中,所以它是一个

这是17年8月份新增的: make matcaffe error 255解决:在Makefile里面,大约第410行那一句话CXXFLAGS += -MMD -MP下面添加CXXFLAGS += -std=c++11,最后是这样CXXFLAGS += -MMD -MPCXXFLAGS += -std=c++11----再重新在caffe下make matcaffe就可以了.最后就是:make mattest.没报错就ok了. ------------------------下面是之前的 caff

(用到一个加一个, 并非完整的介绍) lr_policy 基本的learning rate 在solver.prototxt中由参数base_lr配置. 配合lr_policy和其余的一些参数制定learning rate的变化策略. lr_policy="fixed" 在整个训练过程中learning rate不变. lr_policy="step" 需要另外几个参数配合: base_lr: 0.01 # begin training at a learning

猜想主要是因为图形显示用了OpenGL加速造成不稳定. 我的运行环境是: Ubuntu 10.04 LTS 64bit Matlab R2010b 解决方法是启动时用: $MATLAB_DIR/bin/matlab --softwareopengl softwareopengl参数的意义,$MATLAB_DIR/bin/matlab中有说明: # -softwareopengl## On unix platforms (excluding MAC) this option selects# be

1.在此之前,记录一下之前的错误,在参考博客[caffe-Windows]caffe+VS2013+Windows+GPU配置+cifar使用进行caffe的安装时,其中的一些步骤可以不做,具体见下图: 如果加上,后面编译caffe.sln的16个项目时,就会缺少很多类似cublas.h头文件,和相关类似cublas.lib的lib文件,安装CUDA后会自动生成CUDA＿PATH,默认路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.

参考 https://www.cnblogs.com/njust-ycc/p/5776286.html https://www.cnblogs.com/heately/p/7922521.html

caffe 用matlab解析日志画loss和accuracy clc; clear; % load the log file of caffe model fid = fopen('log-previous-insulator.txt', 'r'); tline = fgetl(fid); accuracyIter =[]; accuracyArray =[]; lossIter = []; lossArray = []; %record the last line lastLine = ''