Caffe
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Chapter 4 深入理解Caffe MNIST DEMO中的LeNet网络模型
明代思想家王阳明提出了“知行合一”，谓认识事物的道理与在现实中运用此道理，是密不可分的一回事。我以为这样的中国哲学话语，对于学习者来说，极具启发意义，要细细体会。中华文明源远流长，很多做人做事的道理，孕育其中，需用心体会，并学以致用。 以“知”促“行”、以“行”促“知”、知行合一。——The unity of Inner knowledge and acti…
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Chapter 3 Start Caffe with MNIST Demo
先从一个具体的例子来开始Caffe，以MNIST手写数据为例。 1.下载数据 下载mnist到caffe-masterdatamnist文件夹。 THE MNIST DATABASE：Yann LeCun et al. train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes) tr…
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CAFFE学习笔记（一）Caffe_Example之训练mnist
0、参考文献 [1]caffe官网《Training LeNet on MNIST with Caffe》; [2]薛开宇《读书笔记4学习搭建自己的网络MNIST在caffe上进行训练与学习》（[1]的翻译版，同时还有作者的一些注解，很赞）; 1、*.sh文件如何执行？ ①方法一：有sh后缀名的是linux脚本文件，在windows下为了执行这个文件，应该下…
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CAFFE学习笔记（三）在VS2013下生成需要的exe文件
如我们所知，CAFFE_ROOT下有一个文件夹叫tools，里面中有许多cpp文件，它们各自有其不同的功能。但是很显然，当我们要完成某样工作时，我们是不能直接用cpp文件的，只能用exe文件。如何利用这些cpp文件生成exe文件呢？这就是本次博客的主题。请记住，一大堆繁琐的配置不是目的，我们的目标是成功compile和build文件夹tools中的cpp文件…
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CAFFE学习笔记（二）Caffe_Example之测试mnist
这一次的博客将接着上一次的内容，简单讲解一下如何使用训练后的网络lenet_iter_5000.caffemodel与lenet_iter_10000.caffemodel。 1、在网络训练完毕后，将在指定路径后生成四个文件，其中两个caffemodel文件lenet_iter_5000.caffemodel与lenet_iter_10000.caffemo…
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Caffe应用篇—-文件格式转换
1 训练前准备 caffe常使用的数据是db格式（leveldb/lmdb），我们手中有的图片数据，jpg、bmp格式等，必须转换;此操作caffe已经提供工具。它的路径是/home/your/caffe-master/build/tools/convert_imageset.bin;不过，使用它之前，需要先生成一个依赖文本文件。 convert_ima…
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Caffe中im2col的实现解析
这里，我是将Caffe中im2col的解析过程直接拉了出来，使用C++进行了输出，方便理解。代码如下： 1 #include<iostream> 2 3 using namespace std; 4 5 bool is_a_ge_zero_and_a_lt_b(int a,int b) 6 { 7 if(a>=0 && a …
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Caffe之layer_factory
之前在测试NN中各个层的时间的时候，遇到一个非常奇怪的问题，分别使用Caffe自己的gpu方法和cuDNN方法，在卷积上性能差异非常大，但是在pooling层上基本没有变化。抽空检查了代码之后，发现是layer_factory模式导致的问题。下面就以下几个方面来进行 1.工厂模式 2.layer_factory详解 3.layer_factory中坑 4.问…
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Caffe常用算子GPU和CPU对比
通过整理LeNet、AlexNet、VGG16、googLeNet、ResNet、MLP统计出的常用算子(不包括ReLU)，表格是对比。 Cpu版 Gpu版 for (int i = 0; i < count; ++i) { int c = (i / dim) % channels / div_factor; top_data[i]…
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Caffe Blob测试
本例子来源于《21天实战Caffe》 代码如下： #include <vector> #include <iostream> #include <caffe/blob.hpp> using namespace caffe; using namespace std; int main(void) { Blob<floa…
