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首先,利用 Understanding 软件,可以方便的查看到 caffe 源码的目录结构,如下图所示。 可以注意到,在 Caffe 源码里有一个『Tools』的目录,里面有一些相当有用的工具,如『compute_image_mean.cpp』、『convert_imageset.cpp』等,其中『conv...

这种情况一般是没有把caffe中的和python相关的内容的路径添加到python的编译路径中。 win7下,python是安装的Anaconda2,这个工具好,帮你安装了好多能用到的库如numpy,scripy等。我在配置caffe的python接口时,将编译好的python的caffe文件拷贝...

显示的是protoc版本太低,尝试: protoc --version 确认版本号 apt search protoc 查看是否有新的版本 如果有更新版本的话可以 apt-get install protoc 安装 没有的话只好手动下载源码包编译了 更新protoc后删除现编译的文件夹然后从头编译一下...

基于caffe做目标检测的问题,需要利用caffe来训练一个回归网络,用来预测object在图像中的位置(x1,y1,width,height)。但是现有的caffe版本(happynear版本)只适用于二分类问题的数据集转换,所以需要修改caffe源码,使之也可以转换回归问题的...

想调用模型简单办看examples/cpp_classification面cpp文件教何调用caffe获取类结...(没接触caffe建议直接按照文件操作能比较简单面我代码我知道没接触caffe看起难度) 代码我看着太习惯所前自稍微写简易版本知道传附件懒直接代码贴 先简单解释...

第一步,准备工作 1.首先从网址下载Caffe-Windows安装包(https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows); 2.安装Visual Studio 2013; 3.如果与需要使用NVIDIA显卡的请安装Cuda和CuDNN,不需要可以不装; 4.将.\windows\CommonSettings.props....

,非常感谢。这里我想说一下我自己学习caffe的方式,限于时间篇幅,并不想深入到具体的实现细节,只是从大的方向上谈谈,因为讲清楚一个细节都是一篇博客的篇幅了。1.学习程序的第一步,先让程序跑起来,看看结果,这样就会有直观的感受。Caffe...

1、会更新,finetune的过程相当于继续训练,跟直接训练的区别是初始化的时候: a. 直接训练是按照网络定义指定的方式初始化(如高斯随机初始化) b. finetune是用你已经有的参数文件来初始化(就是之前训练好的caffemodel) 2、嗯,这个问题有两...

这个问题首先你要理解batchnormal是做什么的。它其实做了两件事。 1) 输入归一化 x_norm = (x-u)/std, 其中u和std是个累计计算的均值和方差。 2)y=alpha×x_norm + beta,对归一化后的x进行比例缩放和位移。其中alpha和beta是通过迭代学习的。 ...

caffe 为什么看不到自己定义的输出?因为自己定义的位置不对。比如你用gpu跑的时候,你必须写在 .cu 里面,如果是用cpu跑,那么必须写在 .cpp 里面。一般建议调试的时候用cpu来跑,除非你非常熟悉 CUDA 程序。 再就是 caffe 有好几个输出级别,...

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