Caffe2训练好的模型可在Model Zoo下载,下载的命令很简单,接下来以下载和使用squeezenet为例,进行简单说明. 1.浏览可下载的模型 已有模型都放在github上,地址:https://github.com/caffe2/caffe2/wiki/Model-Zoo,当前有caffe和caffe2两种版本的选择. 2.选择下载模型 注意名字为小写,有些会加下划线,我们这里选择caffe2的版本 下载并安装(安装目录为/usr/local/caffe2/python/models)

这一节我们主要讲述如何使用预训练模型.Ipython notebook链接在这里. 模型下载 你可以去Model Zoo下载预训练好的模型,或者使用Caffe2的models.download模块获取预训练的模型.caffe2.python.models.download需要模型的名字所谓参数.你可以去看看有什么模型可用,然后替换下面代码中的squeezenet. python -m caffe2.python.models.download -i squeezenet 译者注:如果不明白为什么

学习思路 1.先看官方文档,学习如何使用python调用caffe2包,包括 Basics of Caffe2 - Workspaces, Operators, and Nets Toy Regression Image Pre-Processing Loading Pre-Trained Models MNIST - Create a CNN from Scratch caffe2官方教程以python语言为主,指导如何使用python调用caffe2,文档依次从最基本caffe中的几个重要的

机器之心报道 本文首先介绍GitHub中最受欢迎的开源深度学习框架排名,然后再对其进行系统地对比 下图总结了在GitHub中最受欢迎的开源深度学习框架排名,该排名是基于各大框架在GitHub里的收藏数,这个数据由MitchDeFelice在2017年5月初完成. TensorFlow 地址:https://www.tensorflow.org/ TensorFlow最开始是由谷歌一个称之为DistBeliefV2的库发展而来,它是一个公司内部的深度神经网络库,隶属于谷歌大脑项目.有一些人认为Te

本教程创建一个小的神经网络用于手写字符的识别.我们使用MNIST数据集进行训练和测试.这个数据集的训练集包含60000张来自500个人的手写字符的图像,测试集包含10000张独立于训练集的测试图像.你可以参看本教程的Ipython notebook. 本节中,我们使用CNN的模型助手来创建网络并初始化参数.首先import所需要的依赖库. %matplotlib inline from matplotlib import pyplot import numpy as np import os i

前言 这一节将讲述如何使用Caffe2的特征进行简单的线性回归学习.主要分为以下几步: - 生成随机数据作为模型的输入 - 用这些数据创建网络 - 自动训练模型 - 查看梯度递减的结果和学习过程中网络参数的变化 ipython notebook教程请看这里 译者注:如果图片看不清,可以保存到本地查看. 这是一个快速的例子,展示如何使用前面的基础教程进行快速的尝试用CNN进行回归.我们要解决的问题非常简单,输入是二维的x,输出是一维的y,权重w=[2.0,1.5],偏置b=0.5.所以生成grou

学习如何使得图像符合预训练模型的需求,或者用其他数据集的图像来测试自己的模型. - 调整大小 - 缩放 - HWC和CHW,数据通道交换 - RGB和BGR,颜色通道的交换 - Caffe2的图像预处理 Ipython Notebook的教程在这里获取 在这一节中,我们将会展示如何从本地文件或网络链接载入一个图像,并能用于其他的教程和例子.当然,我们将继续深入多种预处理,这些预处理都是使用Caffe2时非常有必要的的. Mac OSx Prerequisites 首先,确保你有Python的这些

在开始之前,我们很感激你对Caffe2感兴趣,希望Caffe2在你的机器学习作品中是一个高性能的框架.Caffe2致力于模块化,促进深度学习想法和原型的实现. 选择你的学习路线   1. 使用一个现成的预训练模型(容易)   2. 编写自己的神经网络(中等)   3. 移动应用.做一个应用深度学习技术的移动端APP(高级)   选择1,点击链接,有几个使用预训练模型的例子,我们将会展示如何在几分钟内跑起demo   选择2,你需要一些深度学习的背景知识.后面会给出一些资料的链接.   选择3,你

使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端 本文介绍如何使用 ONNX 将 PyTorch 中定义的模型转换为 ONNX 格式,然后将其加载到 Caffe2 中.一旦进入 Caffe2, 就可以运行模型来仔细检查它是否正确导出,然后展示了如何使用 Caffe2 功能(如移动导出器)在移动设备上执行模型. 需要安装onnx和Caffe2. 可以使用pip install onnx来获取 onnx. 注意:需要 PyTorch master 分支,可以按照这里说明进行安装. 1.引入模型 # 一些

本系列教程包括9个小节,对应Caffe2官网的前9个教程,第10个教程讲的是在安卓下用SqueezeNet进行物体检测,此处不再翻译.另外由于栏主不关注RNN和LSTM,所以栏主不对剩下两个教程翻译.有志翻译的同学可向本专栏投稿. [Caffe2 Tutorials Overview] [翻译]1 & 原文 [Intro Tutorial] [翻译]3 & 原文 [Models and Datasets] [翻译]5 & 原文 [Basics of Caffe2 - Workspa

1. 导入各种包 from mxnet import gluon import mxnet as mx from mxnet.gluon import nn from mxnet import ndarray as nd import matplotlib.pyplot as plt import cv2 from mxnet import image from mxnet import autograd 2. 导入数据 我使用cifar10这个数据集,使用gluon自带的模块下载到本地并且为了

欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:付越 导语 Tensorflow在更新1.0版本之后多了很多新功能,其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构(https://github.com/tensorflow/models ),大大降低了开发难度,利用现成的网络结构,无论fine-tuning还是重新训练方便了不少.最近笔者终于跑通TensorFlow Object Detection API的ssd_mobilenet_v1模型,这里记录下如何完整跑通数据准备到模型

使用sklearn进行数据挖掘系列文章: 1.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(1) 2.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(2)-划分测试集 3.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(3)-绘制数据的分布 4.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(4)-数据预处理 5.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(5)-训练模型 6.使用sklearn进行数据挖掘-房价预测(6)-模型调优 在前几节,我们先对数据进行了解,然后又详细介绍了数据集划分的方法,为了帮助我们更好的了

本文部分内容来源于CDA深度学习实战课堂,由唐宇迪老师授课 如果你企图用CPU来训练模型,那么你就疯了- 训练模型中,最耗时的因素是图像大小size,一般227*227用CPU来训练的话,训练1万次可能要超过1周的时间. 不同的网络结构,可能会有不同图片尺寸的需求,所以训练之前需要了解一下,在生成LMDB环节就直接符合上模型的数据要求. 如果你自己DIY了框架,那么不知道如何检验框架与通用框架比较,是否优质,可以去benchmarks网站,跟别人的PK一下:http://human-pose.m

前几章在不知道原理的情况下,已经学会使用了多个机器学习模型机器算法.Scikit-Learn很方便,以至于隐藏了太多的实现细节. 知其然知其所以然是必要的,这有利于快速选择合适的模型.正确的训练算法.合适的超参数.了解底层有助于更有效率地调试问题以及平台错误. 本章从现行回归模型开始,讨论两种不同的训练方式: 直接使用解析解,例如一元二次方差的求根公式. 有些数学问题(比如大多数偏微分方程)是没有数值解的,这时候就要用数值解来近似求解.有时间为了效率,解释存在解析解,也是求近似的数值解. 4.1

caffe2官方代码,现在已经放在pytorch项目中了. 因此,源码编译pytorch或caffe2,都需要 https://github.com/pytorch/pytorch 下载代码. 由于pytorch和caffe2都依赖很多依赖项,它们通过git submodule形式管理,下载它们需要很长时间,不下载的话又不能源码编译. 一个办法是先找一个网好的地方git clone --recursive,后续拷贝整个repo,然后改origin远端官方地址,再git pull拉取最新. 找个网

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

1 大纲概述 文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型 所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集

最开始的问题: caffe2目前已经不维护了.怎么编译都报错,并且有third_party的代码链接已经飞了.下载不全代码了.建议 不要再折腾了,直接安装Pytorch. 首先,基本环境是ubuntu1404,cuda8 cudnn6.Python2.7 anconda 0.git太慢: 把这个几行加入/etc/hosts 151.101.72.249 github.global.ssl.fastly.net192.30.253.112 http://github.com151.101.100.

原文地址(https://github.com/wmpscc/TensorflowBaseDemo ) 本篇文章将介绍使用tensorflow的训练模型的基本流程,包括制作读取TFRecord,训练和保存模型,读取模型. 语言:Python3 库:tensorflow.cv2.numpy.matplotlib 数据集:Chars74K dataset 的数字部分 网络:CNN 所有代码已经上传至github:https://github.com/wmpscc/TensorflowBaseDemo

caffe2 是一个深度学习架构,它提供了一种简易快速的方法为让你能否迅速接触深度学习并能为社区贡献新的算法和模型．你可以把作品部署到有很强计算能力的GPU上,也可以把作品部署到有caffe2交叉编译环境的手机上． caffe2和caffe相比有什么区别呢?caffe架构的初衷是部署在大型产品上,主要是它的无与伦比的性能和使用C++的易测性上．随着新的计算形式的出现,特别是分布式计算,手机,简化精度计算,和更多非机器视觉的应用．它的设计 出现了一些局限． caffe2在caffe1.0上面做了以