caffe的c++主程序(caffe.cpp)放在根目录下的tools文件夹内, 当然还有一些其它的功能文件,如:convert_imageset.cpp, train_net.cpp, test_net.cpp等也放在这个文件夹内.经过编译后,这些文件都被编译成了可执行文件,放在了 ./build/tools/ 文件夹内.因此我们要执行caffe程序,都需要加 ./build/tools/ 前缀. 如: # sudo sh ./build/tools/caffe train --solver=

一,train.sh #!/usr/bin/env sh ./build/tools/caffe train --solver=myself/00b/solver.prototxt # cd CAFFE/caffe-master # sh ./myself/00b/train_00b.sh 二,test.sh #!/usr/bin/env sh ./build/tools/caffe test --model=myself/00b/train_val.prototxt --weights=mys

报错原因:没有权限 解决方法:chmod 777 train.sh获得权限

#!/usr/bin/env sh DATA=/home/wp/CAFFE/caffe-master/myself/00b MY=/home/wp/CAFFE/caffe-master/myself/00b echo "Creating train.txt..." rm -rf $MY/train.txt find $DATA/train/banana -name *.jpg| cut -d/ -f9- | sed "s/$/ 0/">>$MY/trai

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 移动平均法相关知识 移动平均法又称滑动平均法.滑动平均模型法(Moving average,MA) 什么是移动平均法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量.公司产能等的一种常用方法.移动平均法适用于即期预测.当产品需求既不快速增长也不快速下降,且不存在季节性因素时,移动平均法能有效地消除预测中的随机波动,是非常有用的.移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同 移动平均法是一种简单平滑预测技术,它的基本思

画loss曲线需要用到此shell脚本 #!/bin/bash # Usage parse_log.sh caffe.log # It creates the following two text files, each containing a table: # caffe.log.test (columns: '#Iters Seconds TestAccuracy TestLoss') # caffe.log.train (columns: '#Iters Seconds Training

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ NeuronLayer,顾名思义这里就是神经元,激活函数的相应层.我们知道在blob进入激活函数之前和之后他的size是不会变的,而且激活值也就是输出 \(y\) 只依赖于相应的输入 \(x\).在Caffe里面所有的layer的实现都放在src文件夹下的layer文件夹中,基本上很多文章里应用到的layer类型它都有cpu和cuda的实现. 在caffe里面

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ layer这个类可以说是里面最终的一个基本类了,深度网络呢就是一层一层的layer,相互之间通过blob传输数据连接起来.首先layer必须要实现一个forward function,前递函数当然功能可以自己定义啦,在forward中呢他会从input也就是Layer的bottom,对了caffe里面网络的前一层是叫bottom的,从bottom中获取blob

I0221 21:47:41.826748  6797 solver.cpp:259]     Train net output #0: loss = 0.00413362 (* 1 = 0.00413362 loss)I0221 21:47:41.826756  6797 solver.cpp:590] Iteration 9980, lr = 0.001I0221 21:47:44.453655  6797 solver.cpp:468] Snapshotting to binary pro

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ Pooling 层一般在网络中是跟在Conv卷积层之后,做采样操作,其实是为了进一步缩小feature map,同时也能增大神经元的视野.在Caffe中,pooling层属于vision_layer的一部分,其相关的定义也在vision_layer.hpp的头文件中.Pooling层的相关操作比较少,在Caffe的自带模式下只有Max pooling和Aver

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ Vision_layer里面主要是包括了一些关于一些视觉上的操作,比如卷积.反卷积.池化等等.这里的类跟data layer一样好很多种继承关系.主要包括了这几个类,其中CuDNN分别是CUDA版本,这里先不讨论,在这里先讨论ConvolutionLayer BaseConvolutionLayer ConvolutionLaye DeconvolutionL

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ data_layer应该是网络的最底层,主要是将数据送给blob进入到net中,在data_layer中存在多个跟data_layer相关的类 BaseDataLayer BasePrefetchingDataLayer DataLayer DummyDataLayer HDF5DataLayer HDF5OutputLayer ImageDataLayer

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang loves baiyan/ 看到SyncedMem就知道,这是在做内存同步的操作.这类个类的代码比较少,但是作用是非常明显的.文件对应着syncedmem.hpp,着syncedmem.cpp 首先是两个全局的内联函数.如果机器是支持GPU的并且安装了cuda,通过cudaMallocHost分配的host memory将会被pinned,这里我谷歌了一下,pinned的意思就是内存不会被

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 首先看到的是Blob这个类,Blob是作为Caffe中数据流通的一个基本类,网络各层之间的数据是通过Blob来传递的.这里整个代码是非常规范的,基本上条件编译,命名空间,模板类,各种不太经常看到的关键字如exlicit,inline等等. 首先提一下explicit关键字的作用是禁止单参数构造函数的隐式转换,具体含义谷歌即可.还有inline的作用,inilin

原文地址:https://blog.csdn.net/mrr1ght/article/details/81006343. 本文有删减. MonitoredTrainingSession定义 首先,tf.train.MonitorSession()从单词的字面意思理解是用于监控训练的回话,返回值是tf.train.MonitorSession()类的一个实例Object, tf.train.MonitorSession()会在下面讲. MonitoredTrainingSession( maste

http://blog.csdn.net/lanxuecc/article/details/53186613

caffe的运行提供三种接口:C++接口(命令行).Python接口和matlab接口.本文先对命令行进行解析,后续会依次介绍其它两种接口. caffe的C++主程序(caffe.cpp)放在根目录下的tools文件夹内,当然还有一些其它的功能文件,如:convert_imageset.cpp,train_net.cpp,test_net.cpp等也放在这个文件夹内.经过编译后,这些文件都被编译成了可执行文件,放在了./build/tools/文件夹内.因此我们要执行caffe程序,都需要加./

Lenet5的应用和原理.实现 ----------------------------------------------ubuntu16.04.2---------------------------------------------------------- ubuntu16.04.2: #获取数据 cd data/mnist sh get_mnist.sh #转换格式 sh examples/mnist/create_mnist.sh# 训练模型 sh examples/mnist/t

caffe的运行提供三种接口:c++接口(命令行).python接口和matlab接口.本文先对命令行进行解析,后续会依次介绍其它两个接口. caffe的c++主程序(caffe.cpp)放在根目录下的tools文件夹内, 当然还有一些其它的功能文件,如:convert_imageset.cpp, train_net.cpp, test_net.cpp等也放在这个文件夹内.经过编译后,这些文件都被编译成了可执行文件,放在了 ./build/tools/ 文件夹内.因此我们要执行caffe程序,都

训练网络命令: sudo sh ./build/tools/caffe train --solver=examples/mnist/train_lenet.sh 用预先训练好的权重来fine-tuning模型,需要一个caffemodel,不能和-snapshot同时使用 ./build/tools/caffe train -solver examples/finetuning_on_flickr_style/solver.prototxt -weights models/bvlc_refere

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5946041.html 参考网址: http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/interfaces.html http://www.cnblogs.com/denny402/p/5076285.html 1. 如果直接训练时,test.sh中内容如下: ./build/tools/caffe train --solver=examples/XXX/lenet_s