Caffe

由于一些问题，需要编译caffe 的windows版本，用的是happynear的caffe版本，在caffe.pb.h遇到了问题 如何生成 caffe.pb.h        将protobuf 里的 protoc.exe 粘贴到 ..\src\caffe\proto里（已存在caffe.proto文件），打开控制台，输入protoc.exe caffe.…

写在前面：之前一直在搞keras，最近由于某些需求，需要学习caffe，在此记录caffe的安装记录。默认已经安装了cuda 如果是从其他的深度学习平台迁移到Caffe，那么按照这个教程来就可以了。 第一步：git clone https://github.com/BVLC/caffe.git，然后安装下面的一对依赖文件。 apt-get install l…

第一： 可以选择在将数据转换成lmdb格式时进行打乱； 设置参数–shuffle=1；（表示打乱训练数据） 默认为0，表示忽略，不打乱。   打乱的目的有两个：防止出现过分有规律的数据，导致过拟合或者不收敛。 在caffe中可能会使得，在模型进行测试时，每一个测试样本都输出相同的预测概率值。   或者，直接打乱训练文件的标签文件：train.txt   方…

只需要在python脚本中添加两行代码： caffe.set_device(0) #使用第一块显卡 caffe.set_mode_gpu() #设为gpu模式 　　 这样，就可以在默认显卡被占用（第一块显卡）时，选择其他显卡进行测试了。  

结合之前的博客： http://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/5834551.html#3949333 用caffemodel去测试单通道的图像（mnist数据集）时，出现了问题，例如：维度不匹配、单通道图像和三通道图像不能强制转换等问题。 因为链接中的代码适用于对RGB三通道的图像的分类。 只需要将代码中： im=caffe.io.…

caffe在笔记本ubuntu10.04 64位下的无GPU安装    笔者花了很长时间才装完，主要是cuda安装和opencv安装比较费劲，cuda找不到32位的安装包只好重装64位的ubuntu系统，opencv也是尝试了很久才解决，这里建议用2.4.9版本。其实如果没用GPU的话不需要安装cuda，不过为了后续兼容性的考虑，系统强烈建议64位的。下面是…

这篇博文主要记录caffe开发环境的种种。 在直接使用caffe的时候，需要对数据做格式转换。然后配置一个网络格式的描述文件即可进行训练。但是在做预测和格式转化的时候，我们需要将Caffe当作一个sdk那样来使用。 这里我主要解决配置IDE。这里我选用的是nsight，因为装好cuda之后，这个编辑器就自带了。 代码我选用caffe/examples/mni…

Blob：4个维度 n x c x h x w； bottom[0] 、bottom[1]代表该层有几个输入。 bottom[0]->count(): 输入中，元素的总维数（个数） bottom[0]->nums(): 输入中，块（block）的个数，该参数还对应batch_size,即同时输入了几张图片 c：是卷积核（filter）的个数，每个…

浅析py-faster-rcnn中不同版本caffe的安装及其对应不同版本cudnn的解决方案   本文是截止目前为止最强攻略，按照本文方法基本可以无压力应对caffe和Ross B. Girshick的代码安装配置，如有转载请注明出处 Copyright 飞翔的蜘蛛人   注1：本人新手，文章中不准确的地方，欢迎批评指正 注2：阅读本文前请先熟悉： 1) …