Caffe
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[笔记] Ubuntu 18.04源码安装caffe流程
虽然Ubuntu 18.04可以通过apt安装caffe，但是为了使用最新的代码，还是值得从源码安装一遍的。 安装环境 OS: Ubuntu 18.04 64 bit 显卡: NVidia GTX 1080 CUDA: 10.0 cuDNN: 7.4 Python: 3.6 任务：从源码编译安装caffe 安装OpenCV 参考[笔记] Ubuntu 18.…
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caffe+opencv3.3.1
跟着时代走 换成opencv3.3.1，目前来看所有的都是最新版了。 anaconda最新，opencv最新，我看了protobuf也很新。 下次再买台服务器时，我想直接用python来弄，因为这次安装opencv3时，有些anaconda的包太旧了，会有冲突。只好卸载，但是卸载掉又会关联到别的包也要同时卸载，但是别的包又要用，于是只要再另外装，所以下次服务…
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caffe convert mxnet
https://github.com/apache/incubator-mxnet/tree/430ea7bfbbda67d993996d81c7fd44d3a20ef846/tools/caffe_converter caffe model convert to mxnet format. 备忘。
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caffe训练数据流程
cifar10训练实例 1. 下载数据 # sudo sh data/cifar10/get_cifar10.sh 2. 转换数据格式为lmdb # sudo sh examples/cifar10/create_cifar10.sh 转换成功后，会在 examples/cifar10/文件夹下生成两个文件夹，cifar10_train_lmdb和cifar…
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caffe的python接口学习（2）生成solver文件
caffe在训练的时候，需要一些参数设置，我们一般将这些参数设置在一个叫solver.prototxt的文件里面 有一些参数需要计算的，也不是乱设置。 假设我们有50000个训练样本，batch_size为64，即每批次处理64个样本，那么需要迭代50000/64=782次才处理完一次全部的样本。我们把处理完一次所有的样本，称之为一代，即epoch。所以，…
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caffe的python接口学习（1）生成配置文件
—恢复内容开始— 看了denny的博客，写下自己觉得简短有用的部分 想用caffe训练数据首先要学会编写配置文件： （即便是用别人训练好的模型也要进行微调的，所以此关不可跨越） 代码就不粘贴了，我只总结文字部分的内容： 1 写好各文件/数据的路径； 2 创建数据层，向上传递图像数据和标签数据； 3 卷积层；（创建层主要就是输入参数，要不怎么体现框架带…
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Ubuntn16.04+OpenCV3.1+CUDA8.0+cudnn5.1+caffe配置及问题集锦
ubuntn16.04 Caffe安装步骤记录（超详尽） 一开始安装好ubuntn16.04后，先安装的opencv3.1，再自己安装的390驱动，cuda8.0和cudnn，之后配置caffe一直不成功，出现了google:protobuf未引用，还有不支持std=C++11的错误，尝试了很多方法，耗时两天。。。后面果断重装系统，按照王英豪博主的ubunt…
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深度学习框架caffe在macOS Heigh Sierra上安装过程实录
第一步、安装依赖库 brew install -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb brew tap homebrew/science brew install hdf5 opencv brew install protobuf boost 第二步、编译caffe git clone https://githu…
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caffe训练时报错
转自：https://www.cnblogs.com/haiyang21/p/7614669.html F0717 15:17:20.254209 8400 math_functions.cu:121] Check failed: status == CUBLAS_STATUS_SUCCESS (11 vs. 0) CUBLAS_STATUS_MAPPING…
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python滴啊用caffe时的小坑
在使用caffe的python接口时， 如下，如果标黄的部分不加上的话，两次调用该函数，后面的会将前面的返回值覆盖掉，也就是fea1与fea2相等，但是fea1_ori会保留原来的fea1 解决方法为使用fea1_ori或者加上标黄对的copy即可； def apply_model(image, net, filename): net.blobs[‘da…
