Caffe

  • win7旗舰版+caffe+vs2013+matlab2014b(无GPU版)

    参考网站: http://www.cnblogs.com/njust-ycc/p/5776286.html 无法找到gpu/mxGPUArray.h: No such file or directory 解决网站:http://www.fx114.net/qa-149-8865.aspxwww.fx114.net/qa-272-151280.aspx    …

    2023年4月5日
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  • caffe_ssd学习-用自己的数据做训练

    几乎没用过linux操作系统,不懂shell编程,linux下shell+windows下UltraEdit勉勉强强生成了train.txt和val.txt期间各种错误辛酸不表,照着examples/imagenet/readme勉勉强强用自己的数据,按imagenet的训练方法,把reference_caffenet训起来了,小笔记本的风扇又开始呼呼呼的转…

    Caffe 2023年4月5日
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  • Mixed Precision Training —— caffe-float16

    最近有了突如其来的想法,如何把caffe的变得更小更快。后来翻到Nvidia开发caffe-float16,同时也看到它的论文。看完大致了解一番后,就做一下记录。 该工作的目标是,减少网络的所需的内存大小和提升网络的 inference(推理)速度。nvidia通过才用自己开发的 float16 半精度 cuda_fp16.h 数据类型,在forward和b…

    2023年4月5日
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  • caffe中通过prototxt文件查看神经网络模型结构的方法

    在修改propotxt之前我们可以对之前的网络结构进行一个直观的认识: 可以使用http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 这个网址。 将propotxt文件内容复制后会得到可视化模型。

    Caffe 2023年4月5日
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  • caffe神经网络中不同的lr_policy间的区别

    lr_policy可以设置为下面这些值,相应的学习率的计算为: – fixed:   保持base_lr不变. – step:    如果设置为step,则还需要设置一个stepsize,  返回 base_lr * gamma ^ (floor(iter / stepsize)),其中iter表示当前的迭代次数 – exp:     返回base_lr *…

    Caffe 2023年4月5日
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  • caffe训练模型中断的解决办法(利用solverstate)

    caffe训练过程中会生成.caffemodel和.solverstate文件,其中caffemodel为模型训练文件,可用于参数解析,solverstate为中间状态文件 当训练过程由于断电等因素中断时,可用solverstate文件继续执行,具体运行脚本和训练脚本类似,只需添加snapshot状态参数即可。 ./build/tools/caffe tra…

    Caffe 2023年4月5日
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  • caffe中的caffemodel参数提取方法

    需要的文件为:deploy.prototxt                          caffemodel net = caffe.Net(deploy.txt,caffe_model,caffe.TEST)具体代码: import caffeimport numpy as nproot=’/home/xxx/’ #根目录deploy=root +…

    Caffe 2023年4月5日
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  • caffe中关于(ReLU层,Dropout层,BatchNorm层,Scale层)输入输出层一致的问题

    在卷积神经网络中。常见到的激活函数有Relu层 layer { name: “relu1” type: “ReLU” bottom: “pool1” top: “pool1” }其中可选参数为:negative_slope:默认为0. 对标准的ReLU函数进行变化,如果设置了这个值,那么数据为负数时,就不再设置为0,而是用原始数据乘以negative_slo…

    Caffe 2023年4月5日
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  • caffe深度学习进行迭代的时候loss曲线开始震荡原因

    1:训练的batch_size太小 1.       当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大,内存不够。但盲目减少会导致无法收敛,batch_size=1时为在线学习。 2.  batch的选择,首先决定的是下降方向,如果数据集比较小,则完全可以采用全数据集的形式。这样做的好处有两点,     1)全数据集的方向能够更好的代表…

    Caffe 2023年4月5日
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  • caffe运行训练脚本时报错:Unknown bottom blob ‘data’ (layer ‘conv1’,bottom index 0)

    报错的两种报错原因: 1.输入数的路径错误,需要将路径进行修改排查目录是否出错 2.训练原数据格式不对 3.train.prototxt文件中并未设置test层,而在solver层则设置了test的迭代等参数 两种解决方法 1.对错误原因1,则改为正确路径 2.对错误原因2,修改create_data.sh文件将数据改为相应格式(或者修改train.prot…

    Caffe 2023年4月5日
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