Caffe
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caffe 预训练 或者Fine-Tuning 操作
Borrowing Weights from a Pretrained Network To borrow the weights of an already trained model, we need to do two things: Rename our layer to match the name of the original model’s …
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解决 free(): invalid pointer: 0x00000000019ff700 运行时报错（caffe）（libtool使用）
编译成功，运行时报错： 在使用 pytorch or tensorflow or caffe 时，都可能存在这个问题： *** Error in `xxx’: free(): invalid pointer: 0x00000000020663b0 *** 很可能是缺少libtcmalloc库 解决方法1： apt-get安装libtcmalloc…
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解决：function in namespace ‘std’ does not name a type + allocator_/nullptr/dellocator_ was not declared + base operand of ‘->’ has non-pointer type ‘std::vector’ 错误编译时报错（caffe）
解决方法，用到了c++11，g++命令需要加上-std=c++11选项 附：g++默认的c++标准 gcc-6.4.0 gcc-7.2.0 默认是 -std=gnu++14gcc-4.3.6 gcc-4.4.7 gcc-4.5.4 gcc-4.6.4 gcc-4.7.4 gcc-4.8.5 gcc-4.9.4 gcc-5.4.0 默认是 -std=gnu…
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解决： ./netapp.bin: error while loading shared libraries: libcaffe.so.1.0.0: cannot open shared object file: No such file or directory 运行时报错（caffe）
caffe安装好后lib没有配置到/usr/lib或/usr/local/lib中，需手动配置： export LD_LIBRARY_PATH=/path_to_your_caffe/build/lib/:$LD_LIBRARY_PATH https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/is…
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Caffe的Solver参数设置
http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/solver.html solver是通过协调前向-反向传播的参数更新来控制参数优化的。一个模型的学习是通过Solver来监督优化和参数更新，以及通过Net来产生loss和梯度完成的。 Caffe提供的优化方法有： Stochastic Gradient Descent (ty…
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【caffe】mnist训练日志
@tags caffe 前面根据train_lenet.sh改写了train_lenet.py后，在根目录下执行它，得到一系列输出，内容如下： I1013 10:05:16.721294 1684 caffe.cpp:218] Using GPUs 0 I1013 10:05:17.525264 1684 caffe.cpp:223] GPU 0: GeFo…
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【caffe】无法找到gpu/mxGPUArray.h: No such file or directory
@tags: caffe 问题出现在，windows下编译caffe的过程中。按照github.com/microsoft/caffe的readme配置的。 问题原因是，用的matlab版本较新（2016a），mxGPUArray.h换位置了。 解决办法：<caffe_root>/windows/CommonSettings.props里面，找到…
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【caffe】未定义函数或变量caffe_
@tag: caffe windows10上配置好caffe后（配置了matlab接口），运行caffe-master/matlab/demo/classification_demo.m报错，提示: 未定义函数或变量caffe_ 问题解决： I resolved the issue using the following steps: Add <caf…
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【caffe】三种文件类别：solver,model和weights
@tags: caffe 文件类别 solver文件 是一堆超参数，比如迭代次数，是否用GPU，多少次迭代暂存一次训练所得参数，动量项，权重衰减（即正则化参数），基本的learning rate，多少次迭代打印一次loss,以及网络结构描述文件（即model文件）存储位置，等等 比如： lenet_solver.prototxt model文件 也有一些参数…
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【caffe】epoch,[batch_size],iteration的含义
@tags caffe 概念 一个epoch表示“大层面上的一次迭代”，也就是指，（假定是训练阶段）处理完所有训练图片，叫一个epoch 但是每次训练图片可能特别多，内存/显存塞不下，那么每个epoch内，将图片分成一小堆一小堆的，每一小堆图片数量相等，每一小堆就是一个batch（批次）。 因而，一个epoch内，就要处理多个batch。 batch_siz…
