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Caffe—Pycaffe 绘制loss和accuracy曲线 　　《Caffe自带工具包—绘制loss和accuracy曲线》：可以看出使用caffe自带的工具包绘制loss曲线和accuracy曲线十分的方便简单，而这种方法看起来貌似只能分开绘制曲线，无法将两种曲线绘制在一张图上。但，我们有时为了更加直观的观察训练loss和测试loss，往往需要…

Caffe自带工具包—绘制loss和accuracy曲线 　　为什么要绘制loss和accuracy曲线？在训练过程中画出accuracy 和loss曲线能够更直观的观察网络训练的状态，以便更好的优化网络的训练。本文主要介绍在基于caffe框架训练网络时，利用caffe自带的工具包来绘制曲线。caffe中自带小工具： caffe-master/tools…

Pycaffe转换均值文件：xxx_mean.binaryproto成为xxx_mean.npy 为什么需要mean.binaryproto转mean.npy？ 使用Caffe的C++接口进行操作时，需要的图像均值文件是pb格式，例如常见的均值文件名为mean.binaryproto。但在使用python接口进行操作时，需要的图像均值文件是numpy格式，例…

问答环节 问：在finetuning的时候，新问题的图像大小不同于pretraining的图像大小，只能缩放到同样的大小吗？” 答：对的：） 问：目前dl在时序序列分析中的进展如何？研究思路如何，能简单描述一下么答：这个有点长，可以看看google最近的一系列machine translation和image description的工作。 问：2个问题：1…

安装caffe时需要依赖库atlas，可使用yum -y install atlas-devel  安装，但是安装之后还是有可能出现错误： /bin/ld: cannot find -lcblas /bin/ld: cannot find -latlas collect2: error: ld returned 1 exit status 进入安装库目录，发…

1. 安装 首先，导入numpy和matplotlib库 # numpy是常用的科学计算库，matplot是常用的绘图库 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 在notebook中展示图例 %matplotlib inline # 设置图例展示的默认参数 plt.rcParams[‘figu…

  1、报错：“db_lmdb.hpp:14] Check failed:mdb_status ==0(112 vs.0)磁盘空间不足。” 这问题是由于lmdb在windows下无法使用lmdb的库，所以要改成leveldb。 但是要注意：由于backend默认的是lmdb，所以你每一次用到生成的图片leveldb数据的时候，都要把“–backend=le…

    一、mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库，由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立，它有60000个训练样本集和10000个测试样本集。mnist数据库官方网址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 。可直接下载四个解压文件，分别对应：训练集样本、…

  之前已经配置过一次caffe环境了： Caffe初试（一）win7_64bit+VS2013+Opencv2.4.10+CUDA6.5配置Caffe环境 但其中也提到，编译时，用到了cuda6.5，但是实际训练时，使用GPU训练，又会出现问题。所以强迫症使然，我决定另外配置一个cpu_only的版本，编译时，不使用cuda。 于是网上查了查，很多小伙伴都…

  要运行caffe，需要先创建一个模型（model），如比较常用的Lenet,Alex等，而一个模型由多个层（layer）构成，每一层又由许多参数组成。所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中。要熟练使用caffe，最重要的就是学会配置文件（prototxt）的编写。 层有很多种类型，比如Data,Convolution,Pooling等，层之间…