Caffe
-
使用caffe训练时Loss变为nan的原因总结
梯度爆炸 原因:梯度变得非常大,使得学习过程难以继续 现象:观察log,注意每一轮迭代后的loss。loss随着每轮迭代越来越大,最终超过了浮点型表示的范围,就变成了NaN。 措施: 1. 减小solver.prototxt中的base_lr,至少减小一个数量级。如果有多个loss layer,需要找出哪个损失层导致了梯度爆炸,并在train_val.pro…
-
Pytorch_模型转Caffe(二)解析Pytorch模型*.pth
目录 Pytorch_模型转Caffe(二)解析Pytorch模型*.pth 1. Pytorch模型保存于读取 a. 保存、加载权重 b.保存、加载网络和权重 2. Pytorch模型结构 1). summary查看网络整体结构 2). net.state_dict()解析权重值 3). net.named_parameters()获取layer和weig…
-
Pytorch_模型转Caffe(三)pytorch转caffemodel
目录 Pytorch_模型转Caffe(三)pytorch转caffemodel 1. Pytorch下生成模型 2. pth转换成caffemodel和prototxt 3. pytorch_to_caffe_alexNet.py剖析 4. 用转换后的模型进行推理 5. prototxt注意问题 模型转换基于GitHub上xxradon的代码进行优化,在此…
-
python调用caffe环境配置
背景是这样的,项目需要,必须将训练的模型通过C++进行调用,所以必须使用caffe或者mxnet,而caffe是用C++实现,所以有时候简单的加载一张图片然后再进行预测十分不方便 用caffe写prototxt比较容易,写solver也是很容易,但是如何根据传入的lmdb数据来predict每一个样本的类别,抑或如何得到样本预测为其他类的概率?这看起来是一个…
-
caffe神经网络模型的绘图
Python/draw_net.py, 这个文件,就是用来绘制网络模型的。也就是将网络模型由prototxt变成一张图片。 1、安装GraphViz # sudo apt-get install GraphViz 也可以去官网下载,手动安装 2 、安装pydot sudo apt-get install sudo apt-get install 或者…
-
python调用caffe实现预测
对于已经训练完成的caffemodel,对于单个的图片预测,用python接口来调用是一件非常方便的事情,下面就来讲述如何用python调用已经训练完成的caffemodel,以及prototxt,网上关于这一方面的教程已经是比较多的了,但是我想针对我做的过程发现的一些问题做一个总结 ,先给出几个用python调用caffemodel的链接,链接1,链接2,…
-
Caffe实战二(手写体识别例程:CPU、GPU、cuDNN速度对比)
上一篇文章成功在CPU模式下编译了Caffe,接下来需要运行一个例程来直观的了解Caffe的作用。(参考:《深度学习 21天实战Caffe》第6天 运行手写体数字识别例程) 编译步骤: CPU模式: 1、下载MNIST数据集 sudo ./data/mnist/get_mnist.sh 2、转换格式 sudo ./examples/mnist/creat…
-
Caffe-windows上训练自己的数据
1.数据获取 在网上选择特定类别,下载相应的若干张图片。可以网页另存或者图片下载器。本例中保存了小狗、菊花、梅花三类各两百多张。 2.重命名 1 import os 2 import os.path 3 rootdir = “jh” 4 i=1 5 for parent,dirnames,filenames in os.walk(rootdir)…
-
Caffe网络结构
网络定义文件net.prototxt,可以用工具画出网络结构。最快速的方法是使用netscope,粘贴内容后shift+回车就可以看结果了。 caffe也自带了网络结构绘制工具,以下是在windows下使用graphviz的操作步骤。 安装pydot。 pip install protobuf pydot 下载graphviz。解压并将bin添加到环境变…
-
【caffe-windows】 caffe-master 之 classfication_demo.m 超详细分析
classification_demo.m 是个很好的学习资料,了解这个代码之后,就能在matlab里用训练好的model对输入图像进行分类了,而且我在里边还学到了oversample的实例,终于了解数据增强是个怎么回事。 caffe-master\matlab\demo\classification_demo.m这个demo是针对 ImageNe…