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caffe c++示例(mnist 多层感知机c++训练,测试)
c++
python
mac os
神经网络
caffe训练网络模型一般直接使用的caffe.bin: caffe train -solver solver.prototxt,其实这个命令的本质也是调用c++的Solver.
bear_fish
2019-02-25
992
0
caffe源码分析-db, io
c++
python
mac os
神经网络
主要内容: caffe源码分析-SyncedMemory caffe源码分析-Blob 其中Blob分析给出了其直接与opencv的图片相互转化以及操作,可以使得我们更好的理解Blob.
bear_fish
2019-02-25
550
0
caffe源码分析-DataTransformer
c++
python
mac os
神经网络
下面仅仅给出将Datum类型转化为caffe的Blob, cv::Mat的转化同理.
bear_fish
2019-02-25
574
0
caffe源码分析-DataLayer
编程算法
c++
python
mac os
DataLayer作为caffe训练时的数据层(以多线程的方式读取数据加速solver的训练过程),继承自BaseDataLayer/BasePrefetchingDataLayer。
bear_fish
2019-02-25
639
0
caffe源码分析-DataReader
c++
python
编程算法
mac os
DataReader作为DataLayer的数据成员变量,以多线程的方式从数据库(如lmdb, hdf5)读取数据:
bear_fish
2019-02-25
492
0
caffe源码分析-InternalThread
编程算法
python
c++
mac os
InternalThread封装自boost::thread的线程,主要用于多线程的数据获取(可以理解为solver前向传播的同时,后台线程继续获取下一个batch的数据集):
bear_fish
2019-02-25
574
0
caffe源码分析-BlockingQueue
c++
python
mac os
神经网络
BlockingQueue线程安全的队列, 作为caffe训练时数据同步的重要数据结构,本文做简要分析。
bear_fish
2019-02-25
644
0
caffe源码分析-inner_product_layer
c++
python
mac os
本文主要分析caffe inner_product_layer源码,主要内容如下:
bear_fish
2019-02-25
704
0
caffe源码分析-ReLULayer
python
c++
mac os
神经网络
激活函数如:ReLu,Sigmoid等layer相对较为简单,所以在分析InnerProductLayer前,我们先看下激活函数层。
bear_fish
2019-02-25
549
0
c++ mnist转化为opecv Mat
c++
python
mac os
神经网络
本文主要介绍如何使用C++将mnist 数据集转化为Opencv Mat,问题来源主要代码以及运行示例如下:
bear_fish
2019-02-25
573
0
caffe源码分析-SyncedMemory
python
https
c++
mac os
本文主要分析caffe中Blob内存管理类SyncedMemory,主要内容包括:
bear_fish
2019-02-25
561
0
caffe源码分析-cmake 工程构建
mac os
ide
本文主要说明下,caffe源码分析过程中的cmake(结合IDE CLion)工程构建问题。在分析caffe源码的过程中,我没有仅仅只是看代码,而是:
bear_fish
2019-02-25
1K
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