在caffe中计算某个model的整个net以及各个layer的向前向后传播时间，可以使用下面的命令格式：
./build/tools/caffe time --model=examples/mnist/mytest/execise1_train_test.prototxt -iterations 100 -gpu 0
其中model指向待测model的prototxt文件，-iterations后面的100表示迭代100次，-gpu 0 表示使用第一张显卡来计算时间，若使用CPU计算，将solver.prototxt的GPU改成CPU，并将-gpu 0去掉就行
./build/tools/caffe time --model=examples/mnist/mytest/execise1_train_test.prototxt -iterations 100
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1、TensorFlow2.0的安装测试 Linux python 官网 api ：https://tensorflow.google.cn/versions/r2.0/api_docs/python/tf Tensorflow Dev Summit 正式宣布 Tensorflow 2.0 进入 Alpha 阶段。 基于 Anaconda 创建环境一个尝鲜环…
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这篇博客是看微软亚洲研究院的王井东讲解CNN做的笔记，图片居多。30分钟的视频，我看+写用了2个小时，可以说干货满满。适合已经对机器学习，CNN有一定了解的人，但对于CNN实践环节还不太清楚或者是想对最新的研究情况做进一步跟踪。 视频资源见链接：https://v.qq.com/x/page/s05667eq28w.html 视频主要从四个部分讲述CNN：卷…
前面用一个简单的4层卷积网络，以猫狗共25000张图片作为训练数据，经过100 epochs的训练，最终得到的准确度为90%。 深度学习中有一种重要的学习方法是迁移学习，可以在现有训练好的模型基础上针对具体的问题进行学习训练，简化学习过程。 这里以imagenet的resnet50模型进行迁移学习训练猫狗分类模型。 import os from keras …
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