Caffe
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使用caffe训练mnist数据集 – caffe教程实战（一）
个人认为学习一个陌生的框架，最好从例子开始，所以我们也从一个例子开始。 学习本教程之前，你需要首先对卷积神经网络算法原理有些了解，而且安装好了caffe 卷积神经网络原理参考：http://cs231n.stanford.edu/syllabus.html Ubuntu安装caffe教程参考：http://caffe.berkeleyvision.org/i…
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intel windows caffe加速
网址： https://github.com/BeFreeRoad/intel_caffe_windows 将intel caffe从linux平台移植到windows平台。 性能： 在虚拟机上测试可以加速3倍左右。 缺陷： 不支持train 只支持inference。
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Caffe::Snapshot的运行过程
概述 Snapshot的存储格式有两种，分别是BINARYPROTO格式和hdf5格式。BINARYPROTO是一种二进制文件，并且可以通过修改shapshot_format来设置存储类型。该项的默认是BINARYPROTO。不管哪种格式，运行的过程是类似的，都是从Solver<Dtype>::Snapshot()函数进入，首先调用Net网络的方…
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Caffe深度学习计算框架
Caffe | Deep Learning Framework是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的 Yangqing Jia，目前在Google工作。Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口；可以在CPU和GPU直接无缝切换： 1 Caffe::set_mode(Caffe::G…
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Caffe参数交换源码分析
对境准备：对于多个GPU而言，一台机器2个GPU，参数交换的流程图： 参数交换从main()进入train()函数，在train函数中找到对应源码为： 1 . . . . . 2 if (gpus.size() > 1) { 3 caffe::P2PSync<float> sync(solver, NULL, solver…
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安装caffe的libcrypto-1_1-x64.dll报错
无法定位程序输入点OPENSSL_sk_new_reserve于动态链接库libcrypto-1_1-x64.dll上 在安装tensorflow虚拟环境时，出现了下面的问题：无法定位程序输入点OPENSSL_sk_new_reserve于动态链接库libcrypto-1_1-x64.dll上。在网上找了一个解决方案，瞬间就解决了，忘了是哪位大神提供的解决方…
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【Caffe代码解析】Blob
主要功能： Blob 是Caffe作为传输数据的媒介，不管是网络权重參数，还是输入数据，都是转化为Blob数据结构来存储，网络，求解器等都是直接与此结构打交道的。 其直观的能够把它看成一个有4纬的结构体（包括数据和梯度）。而实际上，它们仅仅是一维的指针而已，其4维结构通过shape属性得以计算出来（依据C语言的数据顺序）。 其成员变量有： protected…
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4.caffe：train_val.prototxt、 solver.prototxt 、 deploy.prototxt（ 创建模型与编写配置文件）
一，train_val.prototxt name: “CIFAR10_quick” layer { name: “cifar” type: “Data” top: “data” top: “label” include { phase: TRAIN } transform_param { # mirror: true # mean_file: “examp…
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5.caffe图片分类流程
一次创建下列文件： 1，create_txt.sh (create_filelist.sh) 2，create_lmdb.sh 3，make_mean.sh 4，train.prototxt+val.prototxt=train_val.prototxt; deploy.prototxt(用于python测试中) solver.protot…
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8.caffe：make_mean.sh（ 数据平均化 ）
个人实践代码如下： 1 #!/usr/bin/env sh 2 # Compute the mean image from the imagenet training lmdb 3 # N.B. this is available in data/ilsvrc12 4 5 EXAMPLE=/home/wp/CAFFE/caffe-master/myself/…
