当你在ubuntu上安装caffe时：
# sudo apt install caffe-cpu
它会编译python 3 only（_caffe.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so）的绑定，它位于/usr/lib/python3/dist-packages/caffe/。
所以简短的回答是使用python 3代替。
GPU:
# sudo apt install caffe-cuda
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洋洋洒洒一大篇，就没截图了，这几天一直在折腾这个东西，实在没办法，不想用Linux但是，为了Caffe，只能如此了，安装这些东西，遇到很多问题，每个问题都要折磨很久，大概第一次就是这样的。想想，之后应用，应该还会遇到很多问题吧，不过没办法了，骑虎难下！！这里有个建议是，如果将来要做大数据集，最好事先给Linux留多点空间，比如Imagenet，估计500…
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在搭建网络模型时通常要建立一个评估模型正确率的节点（evaluation_step） 这里介绍一个对于分类问题可以用的评估方法： 代码： correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(logits, 1), tf.argmax(groundtruth_input, 1)) evaluation_step = tf.reduc…
docker 安装参见docker官网，当cmd出现以下图像时安装正确; 然后进行bvlc/caffe环境创建，有两种，一种是直接pull github的bvlc，一种是本地创建image,直接使用github编译好的caffe1.0.0 python2.7.3 然后出现以下就算成功 可以查看下： 然后就可以进入caffe环境了： 接下来就像…
工作需要安装caffe2,从用户体验上来讲，caffe2的安装绝对是体验比较差的那种，花费了我那么多时间去倒腾，这样的用户体验的产品，估计后面是比较危险的． 废话少说，直接上步骤： 官网上有安装目录，具体的安装方式可以按照下面网页所示进行： https://caffe2.ai/docs/getting-started.html?platform=ub…
1、模型简介： GAN网络可以看成是两个网络模型对抗，一个是生成网络模型G，一个是识别网络模型D。生成式网络模型G是一个用来生图片的网络，该模型的输入为一个随机的噪声z，通过这个噪声来生成相应的图片，该图片记做G(z)。识别网络模型D是一个判断网络，它用来判断网络是不是真是的样本。输入的样本图像为x，x即可能来自于模型G所产生，也可能来自于真实的样本，D(x…
1.决策树 骤如下： （1）：假设T为训练样本集。 （2）：从属性集合Attributes中选择一个最能区别T中样本的属性。 （3）：创建一个树节点，它的值为所选择的属性。创建此节点的子节点，每个子链代表所选属性的一个唯一值（唯一区间），使用子链的值进一步将样本细分为子类。 对于每一个分支继续重复（2）（3）的过程，直到满足以下两个条件之一： (a):所有属…
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