Caffe CNN特征可视化
转载请注明出处，楼燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/以下部分代码是根据caffe的python接口，从一次forword中取出param和blob里面的卷积核和响应的卷积图。importnumpyasnpimportm...
caffe源码学习（四） layer
根据caffe官网教程我们知道，caffe是通过层来定义网络的，layer既是model基础，也是计算的基本单元。而layer的操作对象就是之前学习的Blob。以后像在caffe框架下实现自己的算法，应该主要是添加自己的layer了，这也是我学习caffe源码的主要原因之一。还是先通过caffe官网...
caffe 学习(3)——Layer Catalogue
layer是建模和计算的基本单元。caffe的目录包含各种state-of-the-artmodel的layers。为了创建一个caffemodel，我们需要定义模型架构在一个protocolbuffer定义文件中(prototxt)。caffe的layer和它们的参数被定义在caffe.proto...
ubuntu14.04环境下配置caffe
1.安装build-essentials安装开发所需要的一些基本包[html] viewplain copy sudo apt-get install build-essential 如果出现essential包不可用的情况，可以执行下列命令解决：[html] viewplain copy s...
深度学习工具caffe具体安装指南
caffe安装指南—吐血整理前言：在一台系统环境较好的linux机器上能够非常easy的安装caffe，可是假设系统本身非常旧，又没有GPU的话。安装就太麻烦了，全部都得从头做起，本文档旨在尽可能覆盖安装所要採的坑。步骤：一、caffe是主要是C/C++和python编写的。首先，得须要将gcc，g...
Ubuntu16.04+Cuda8.0+1080ti+caffe+免OpenCV3.2.0+faster-rCNN教程
一、事先声明：1、Ubuntu版本：Ubuntu使用的是16.04。而不是16.04.1或16.04.2，这三个是有区别的。笔者曾有过这样的经历，Git上一个SLAM地图构建程序在Ubuntu14.04.3上可以正常make与工作，而14.04.4却一塌Error。。。可自己在Google搜索关键字...
python命令行中import caffe报错的解决方案
1、ImportError:Nomodulenamedskimage.io>>>importcaffeTraceback(mostrecentcalllast): File"<stdin>",line1,in<module> File"caffe/__ini...
Windows 10下安装配置Caffe并支持GPU加速(修改版)
基本环境建议严格按照版本来-Windows10-VisualStudio2013-MatlabR2016b-Anaconda-CUDA8.0.44-cuDNNv41.安装CUDA8.0安装完后，程序会自动地添加一个CUDA_PATH的环境变量：2.下载cuDNN下载前需要在Developer网上注册...
这样有利于单步调试： 由于整个解决方案默认的启动项目是 tool 下面的caffe
假设已经装好了一切环境，具体caffewindows怎么安置配置，，百度一下就可以知道。这里主要是怎么单步执行caffe。编译选择Debug模式，这样有利于单步调试：由于整个解决方案默认的启动项目是tool下面的caffe，这里我们改削为classification：如上图红色区域，右键->设...
Caffe学习系列(11)：数据可视化环境（python接口)配置
参考：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5088399.html这节配置python接口遇到了不少坑。1、我是利用anaconda来配置python环境，在将caffe根目录下的python文件夹加入到环境变量这一步时遇到问题，我用那个命令打开后不知道怎么加入exp...
让Caffe生成的数据集能在Theano上直接运行（一）——lmdb与protobuf
不论使用何种框架进行CNNs训练，共有3种数据集：TrainingSet用于训练网络。ValidationSet用于训练时测试网络准确率。TestSet用于测试网络训练完成后的最终正确率。 Caffe生成的数据分为2种格式：Lmdb和Leveldb。它们都是键/值对（Key/ValuePair）嵌入...
基于window7+caffe实现图像艺术风格转换style
这个是在去年微博里面非常流行的，在git_hub上的代码是https://github.com/fzliu/style-transfer比如这是梵高的画这是你自己的照片然后你想生成这样怎么实现呢在基于windows的caffe上，其实这个很简单。1首先在 https://github.com/fzl...
windows环境Caffe安装配置步骤（无GPU）及mnist训练
在硕士第二年，义无反顾地投身到了深度学习的浪潮中。从之前的惯性导航转到这个方向，一切从头开始，在此，仅以此文记录自己的打怪之路。最初的想法是动手熟悉Caffe,考虑到直接上手Ubuntu会有些难度，所以首先在windows环境下打个基础。有个插曲，台式机由于某些原因只能保持在32位系统，编译caff...
win10 caffe GPU环境搭建
一、准备系统：win10显卡：gtx1050Ti前期的一些必要软件安装，包括python3.5、matlab2016、vs2015、git，可参考：win10+vs2015编译caffe的cpudebug版本、部署matcaffe-tingpan-博客园 http://www.cnblogs.com...
caffe——网络参数转化
在训练网络时可以利用别人的pre-trainmodel来初始化的网络，caffe可以实现两个网络参数的转化，前提条件是转化的层的参数设计是一致的，以下程序是转化了三个卷积层和三个全连接层的参数，python的代码如下：importcaffecaffe.set_mode_gpu()train_net=...
深度学习Caffe实战笔记（15）CNN网络结构可视化
利用python是可以实现卷积网络结构的可视化的，但是window平台下使用相当麻烦，这里介绍一种非常方便快捷的可视化方法，这个是珍藏已久的东西啦，今天拿出来分享一下，再次感谢课题组大师姐老庞，老庞师姐，你真美！网址:http://ethereon.github.io/netscope/#/edit...
Caffe for Windows 训练cifar10
我们学习Caffe提供的简单例程，目的是为了让初学者轻松上手，以examples/cifar10/为例，主要用于小图片的分类。1cifar10数据集60000张32*32彩色图片，50000张训练，10000张测试下载cifar10数据集：~kriz/cifar-10-binary.tar.gz将下...
深度学习Caffe实战笔记（19）Windows平台 Faster
万里长征第一步，就是要制作自己的数据集，过程还是比较繁琐的，特别是标注的过程，这篇博客先介绍如果制作voc2007自己的数据集用于faster-rcnn训练，下一篇博客介绍如何用faster-rcnn训练自己的数据。1、准备图像图像要用.jpg或者jpeg格式的，如果是png或者其它格式，自己转换一...
Windows Caffe(三) 图像数据转化为Caffe可以运行的数据
在运行Caffe自带的两个例子的时候，我们的数据都来自互联网，是直接下载的二进制文件。但我们大多数情况下使用的是原始的图片数据（如.jpg.png等），接下来研究如何将原始的图片数据转化为caffe可以运行的数据。1、准备图片数据caffe安装完成之后，在example/images文件下会有四张....
Ubuntu16.04+CUDA8.0+CUNN5.1+caffe+tensorflow+Theano
title:Ubuntu16.04+CUDA8.0+CUNN5.1+caffe+tensorflow+Theanocategories:深度学习tags:[深度学习框架搭建]---前言经过一周的不懈努力，通过对网站各种安装教程的学习，终于呕心沥血的完成本次的环境搭建==。虽然网站的教程多不胜数，但是...