Caffe
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Blob,Layer and Net以及对应配置文件的编写_caffe
Blob,Layer and Net以及对应配置文件的编写_caffe转自：denny402 http://www.cnblogs.com/denny402/p/5073427.html 深度网络(net)是一个组合模型，它由许多相互连接的层（layers)组合而成。Caffe就是组建深度网络的这样一种工具，它按照一定的策略，一层一层的搭建出自己的模型。它…
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从零开始山寨Caffe·肆：线程系统
本文转自：https://www.cnblogs.com/neopenx/p/5200519.html 用户线程与内核线程 广义上线程分为用户线程和内核线程。 前者已经绝迹，它一般只存在于早期不支持多线程的系统中。 它用模拟的方式实现一个模拟的多线程系统，不支持异步。 即，一个线程被阻塞了，其它线程也会被阻塞。 当今的操作系统几乎都默认提供了内核线程AP…
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caffe的python接口学习（4）：mnist实例—手写数字识别
深度学习的第一个实例一般都是mnist，只要这个例子完全弄懂了，其它的就是举一反三的事了。由于篇幅原因，本文不具体介绍配置文件里面每个参数的具体函义，如果想弄明白的，请参看我以前的博文： 数据层及参数 视觉层及参数 solver配置文件及参数 一、数据准备 官网提供的mnist数据并不是图片，但我们以后做的实际项目可能是图片。因此有些人并不知道该怎么办。在此…
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【Caffe】math_functions文件分析
Caffe源码(caffe version:09868ac , date: 2015.08.15)中有一些重要文件，这里介绍下math_functions文件。 1. include文件： (1)、<glog/logging.h>：GLog库，它是google的一个开源的日志库，其使用可以参考：http://blog.csdn.net/…
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Ubuntu16.04+anaconda2+caffe+ssd+opencv3.1.0在编译caffe过程中的问题及解决方法 主要遇到三个问题，前两个是caffe在cmake过程中的问题，后一
Ubuntu16.04+anaconda2+caffe+ssd+opencv3.1.0在编译caffe过程中的问题及解决方法 主要遇到三个问题，前两个是caffe在cmake过程中的问题，后一个是在编译过程中的问题。 问题1： CMake Warning at /home/hk/opencv-3.1.0/cmake/OpenCVConfig.cmak…
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Caffe 全连接层
深度学习笔记（6）全连接层的实现：全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，用来把前边提取到的特征综合起来。由于其全相连的特性，一般全连接层的参数也是最多的。 全连接层的前向计算 下图中连线最密集的2个地方就是全连接层，这很明显的可以看出全连接层的参数的确很多。在前向计算过程，也就是一个线性的加权求和的过程，全连接层的每一个输出都可以看成前一层的每一个结…
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【caffe】推荐一个可以在线将caffe模型文件可视化的网站
工具地址： http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 效果如下： 请向左拖动，图片有点宽，模型结构图在最左边 如图，只需要将你的模型prototxtx文件复制到左边编辑器上，然后按shift+enter右边会自动显示其结构。
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Caffe版Faster R-CNN可视化——网络模型,图像特征,Loss图,PR曲线
可视化网络模型 Caffe目前有两种常用的可视化模型方式： 使用Netscope在线可视化 Caffe代码包内置的draw_net.py文件可以可视化网络模型 Netscope Netscope能可视化神经网络体系结构（或技术上说，Netscope能可视化任何有向无环图）。目前Netscope能可视化Caffe的prototxt 文件。网址为： et…
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Caffe-TSN 多GPU并行运算OpenMPI
TSN算是Action Recognition比较经典的方法,之前在刚入门的时候跑过一遍这个代码,当时只用了一块GPU来跑,并没有关注该版本的caffe是使用了openMPI来实现并行运算的.貌似从没有关注过多GPU训练,因为只有一张卡啊~ 一开始以为按照通用的设置caffe中多GPU的使用方法,设置完成以后,总是提示数值无效的错误. 然后我又看到解决方案里…
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Windows7 64bit下安装Caffe
安装环境：重点内容 Visual Studio 2013 CMake 3.4 Python 2.7 Anaconda x64 CUDA 9.0 cuDNN 9.0 MATLAB R2016a CUDA+cuDNN+Anaconda的安装见本人上一篇博客（https://blog.csdn.net/lvfeiya/article/details/7857934…
