Caffe

用vs2013（cpu-only）调试caffe的mnist

在调试Mnist例子之前，首先需要用vs2013编译好caffe。详情请参见：【caffe-Windows】caffe+VS2013+Windows无GPU快速配置教程按照上述教程编译好caffe后，开始编译并调试MNIST. 1. 下载好MINIST数据：http://pan.baidu.com/s/1o7YrhKe，下载完之后解压到examplesm…

2023年4月8日
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tensorflow实现线性回归、以及模型保存与加载

内容：包含tensorflow变量作用域、tensorboard收集、模型保存与加载、自定义命令行参数 1、知识点 “”” 1、训练过程： 1、准备好特征和目标值 2、建立模型，随机初始化权重和偏置; 模型的参数必须要使用变量 3、求损失函数，误差为均方误差 4、梯度下降去优化损失过程，指定学习率 2、Tensorflow运算API: 1、矩阵运算：tf.m…

tensorflow 2023年4月8日
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【Caffe】Ubuntu 安装 Caffe gpu版

安装环境：Ubuntu 16.04lts 64位, gcc5.4 gpu1050ti，cuda8.0，cudnn5.1.10 1. 安装依赖库 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev libboost-…

Caffe 2023年4月7日
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目标检测

目标检测算法Fast R-CNN

引言： SPPNet的性能已经得到很大的改善，但是由于网络之间不统一训练，造成很大的麻烦，所以接下来的Fast R-CNN就是为了解决这样的问题。 1. Fast R-CNN 改进的地方：提出一个RoI pooling(region of interest即候选区)，然后整合整个模型，把CNN、SPP变换层、分类器、bbox回归几个模块一起训练。步骤首先…

2023年4月8日
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Caffe

CAFFE安装笔记【windows和ubuntu】

第一部分是windows下安装caffe的心得；第二部分是ubuntu下安装caffe的心得：第一部分：【Win10+VS2017环境】老版的caffe在BVLC的github上已经找不到，如果要想下载老版caffe可以下载微软的caffe版本：https://github.com/Microsoft/caffe 网上的大多安装caffe教程都是基于…

2023年4月8日
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keras做DNN

输入的数据集是10000行，31645列，其中前31644是特征，最后一列是标签值。训练集和测试集格式是一样的。特征值都是0，1形式，表示有还是没有这个特征，标签值是0，1形式，2分类。 import kerasimport tensorflow as tffrom keras.models import Sequentialfrom keras.laye…

Keras 2023年4月7日
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循环神经网络

第十讲–循环神经网络–课时21

VGG和GoogleLeNet发明的时候，batch normalization还没有出现，因此难以使得这些网络收敛 VGG预训练了11层的网络，然后才得到16/19层的 GoogleLeNet添加了两个auxiliary classification part 有了batch norm以后，就不再需要那样做了 ———————–…

2023年4月8日
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PyTorch

Pytorch 细节记录

1. PyTorch进行训练和测试时指定实例化的model模式为：train/eval eg: class VAE(nn.Module): def __init__(self): super(VAE, self).__init__() … def reparameterize(self, mu, logvar): if self.training: st…

2023年4月8日
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