在上一篇文章《我的第一个caffe C++程序》中，说明了如何编写一个最简单的caffe C++程序，但我的最终目的是希望在Android app中使用caffe框架。...所以接下来我就将模型测试程序testXOR移植到Android中，让Android app也能使用caffe深度学习框架。...编译caffe-android-lib caffe-android-lib的编译，建议还是采取docker的方式进行构建。...完整的项目源码可参考：https://gitee.com/mogoweb/dpexamples.git 在XORusingCAFFE-android目录下即为android版本的caffe示例程序。...参考 我的第一个caffe C++程序 caffe-android-lib)
Caffe 与 Caffe2 Caffe： - 适用于large-scale product - unparalleled performance - well tested C+...- Operators Operators是Caffe2的基本计算单元，每个Operator包含了给定输入和参数时，计算output所需必要的东西....Caffe和Caffe2的Operator Functionality对比如下图： ?...以全连接操作子为例，Caffe2需要有 input X, bias b 和 权重矩阵 W，输出一个 output....Caffe2官方提供了 Operators的集合，参考Operators Catalogue.
安装 首先从网上下载Caffe2安装库 git clone --recursive https://github.com/caffe2/caffe2.git 下载完以后进行安装 cd caffe2 mkdir...build make -j cd build sudo make install 安装结束以后我们可以使用下面的程序检测安装十分偶成功 python -c 'from caffe2.python import...:6134: recipe for target 'caffe2/CMakeFiles/caffe2.dir/queue/rebatching_queue_ops.cc.o' failed make[3...]: *** [caffe2/CMakeFiles/caffe2.dir/queue/rebatching_queue_ops.cc.o] Error 4 make[3]: *** Waiting for...发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/213584.html原文链接：https://javaforall.cn
caffe.proto是caffe数据结构定义的主要文件，本文主要是在caffe.proto代码的基础上加上了部分中文注释，其中的内容与caffe的prototxt文件中的结构相对应。...// syntax用来指定protobuf的版本 syntax = "proto2"; // package可以看作C++中的namespace，与Caffe C++代码中的namespace caffe...对应 // package用来避免名称冲突 package caffe; // 在消息定义中，每个字段都有唯一的一个数字标识符。...Blob. // 指定Blob的shape，4-D shape message BlobShape { //数据块形状定义为Num * Channel * Height * Wight, 原因在于caffe...If unspecified, // Caffe will automatically infer whether each input needs backpropagation // to
最后还是决定从最基本的模型入手，编写并运行一个caffe程序，并能够真正跑起来。 其实网上和书本上都有很多caffe C++的例子，但是真正自己编译运行是总会碰到这样或那样的问题。...CUDA 8.0版本 这篇文章主要还是说明caffe C++程序的编写，关于环境方面的问题可以搜索网上的资料。...Hello World 在很多编程教程中都会选择输出一个hello world作为第一个示例，作为我的第一个caffe程序，我也希望训练一个足够简单的AI模型，解决一个足够简单的问题。...对于程序员来说，异或(XOR)运算并不陌生，简单说可以如下图表示： ? 嗯，就如同helloworld程序一样，这个程序并没有什么实际用途，但它足够简单，足以让我们对AI程序有个初步的印象。...至此，我的第一个caffe程序编写完毕，虽然大部分的内容来自网络，但总归是我亲手敲进去，并编译运行出来的，接下来我会研究如何将这个helloworld搬到Android手机上运行。
Caffe的设计 根据贾扬清的分享整理 Caffe遵循了神经网络的一个假设：所有的计算都是以layer形式表示的，layer的作用就是根据输入数据，输出一些计算以后的结果。...这个就是Caffe的一个基本流程！ Caffe主要结构 Caffe代码本身非常模块化，主要由4部分组成Blob，Layer，Net和Solver。...Caffe整体架构 Caffe的架构与其它的深度学习框架稍微不同，它没有根据算法实现过程的方式来进行编码，而是以系统级的抽象作为整体架构，逐层的封装实现细节，使得上层的架构变得很清晰。...Caffe中layer的种类有很多，具体的种类及功能请看官方文档。在创建一个Caffe模型的时候，也是以Layer为基础进行的。...Proto caffe.proto位于…/src/caffe/proto目录下，在这个文件夹下还有一个.pb.cc和一个.pb.h文件，这两个文件都是由caffe.proto编译而来的。
Caffe模型训练完成后，在实际生产环境中部署时需要对Caffe模型使用的显存（使用CPU时是内存）及模型分类的时间进行评估，下面是对比结果。测试使用的GPU为NVIDIA TESLA M40。
#caffe提供了六种优化算法来求解最优参数，在solver配置文件中，通过设置type类型来选择。
这篇文件主要介绍如何使用Linux的gdb调试Caffe的源码，源码调试主要是为了阅读并更好的了解Caffe源码。 1....(y or [n]) y Breakpoint 1 (src/caffe/layers/base_conv_layer.cpp:117) pending. 3. 运行程序 运行程序的命令是r。..._64 snappy-1.1.0-3.el7.x86_64 xz-libs-5.2.2-1.el7.x86_64 zlib-1.2.7-17.el7.x86_64 Breakpoint 1之前是正常的程序日志输出...，程序在断点处暂停。...如果需要调试GPU程序，可以使用cuda-gdb，文档地址为：http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-gdb/index.html#axzz4nAAR7ujZ。
caffe是一个深度学习的框架, 具体我也不太清楚, 可以自行百度吧, 我也是刚刚知道有这么一个框架, 才疏学浅啊....在安装完caffe, 我的第一个想法就是, 别管他是个啥东西, 总得先让我运行一些看一看吧. 刚好, 官方就准备了一些数据, 供我们运行一下看一看使用....数据有了, 接下来就要将数据转换成caffe认识的格式了, 转换的过程也是直接调用caffe定义好的文件即可, 在 examples/mnist 目录下, 有 create_mnist.sh 文件, 因为改文件定义了一些路径..., 所以要在caffe根目录运行: ?...直接运行定义好的训练脚本, 回到 caffe 根目录, 运行 ./examples/mnist/train_lenet.sh(该脚本定义了一个 caffe 训练命令) ?
SegAccuracyLayer 语义分割 seg_accuracy_layer.hpp #ifndef CAFFE_SEG_ACCURACY_LAYER_HPP_ #define CAFFE_SEG_ACCURACY_LAYER_HPP..._ #include #include "caffe/blob.hpp" #include "caffe/common.hpp" #include "caffe/layer.hpp..." #include "caffe/util/confusion_matrix.hpp" #include "caffe/proto/caffe.pb.h" namespace caffe { template...> #include #include #include "caffe/layer.hpp" #include "caffe/util/io.hpp" #include..."caffe/util/math_functions.hpp" #include "caffe/layers/seg_accuracy_layer.hpp" namespace caffe {
caffe 介绍 caffe是Berkely的深度学习框架,在流行的deep learning framework里属于使用人数很多的,github上的统计显示经常是使用量第一的 这里是官方地址,上面有介绍和安装的指南...caffe和GPU caffe可以利用cuda和cudnn来使用GPU来进行运算 NVIDIA DIGITS则是一个网络服务器，它提供了一个方便的网络接口，用于训练和测试基于caffe的深度神经网络,...使用caffe+digits,配合GPU(cuda+cudnn),可以说很爽!!!! 大家可以参考下这篇博客,具体的大家自己试试吧 使用GPU之后一个典型的caffe的程序结构,可能是这样的: ?...模块加入到你的python路径中,不然会报caffe module not found的错误 caffe_root = '/home/gavinzhou/caffe-master/' sys.path.insert...(caffe_root + netProPath, caffe_root + modelPath, caffe.TEST) # preprocessing transformer = caffe.io.Transformer
Caffe安装 Caffe框架下载地址：https://github.com/BVLC/caffe 下载完成后解压，进入主目录，执行 cp Makefile.config.example Makefile.config...apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev sudo apt-get install libatlas-base-dev 进入src/caffe.../proto文件夹，修改caffe.proto，在最后添加 message PermuteParameter { // The new orders of the axes of data....USE_OPENCV := 0 # USE_LEVELDB := 0 # USE_LMDB := 0 # This code is taken from https://github.com/sh1r0/caffe-android-lib...Does not work on OSX due to https://github.com/BVLC/caffe/issues/171 # DEBUG := 1 # The ID of the GPU
一、前述 Caffe，全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding。是一种常用的深度学习框架，主要应用在视频、图像处理方面的应用上。...caffe是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。作者是贾扬清，加州大学伯克利的ph.D，现就职于Facebook。...caffe的官网是http://caffe.berkeleyvision.org/。
1.前言 目前的图像和自然语言处理很多地方用到了神经网络/深度学习相关的知识，神奇的效果让广大身处IT一线的程序猿GG们跃跃欲试，不过看到深度学习相关一大串公式之后头皮发麻，又大有放弃的想法。...Hpp文件:包括 a solver.hpp — caffe-master\include\caffe\net.hpp b net.hpp — caffe-master\include\caffe\net.hpp...c layer.hpp — caffe-master\include\caffe\layer.hpp d blob.hpp — caffe-master\include\caffe\blob.hpp...caffe.proto运行后会生成caffe.pb.cc和caffe.pb.h两个文件，包含了很多结构化数据。...caffe.proto的一个message定义了一个需要传输的参数结构体，Package caffe可以把caffe.proto里面的所有文件打包存在caffe类里面。大致的代码框架如下： ?
optional uint32 prefetch = 10 [default = 4]; } ---- caffe系列源码分析介绍 本系列深度学习框架caffe 源码分析主要内容如下： 1. caffe...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. 3. caffe...内容如下： caffe源码分析-layer caffe源码分析-ReLULayer caffe源码分析-inner_product_layer caffe源码分析-layer_factory 首先分析了最简单的...数据输入层，主要是多线程+BlockingQueue的方式读取数据训练： 内容如下： caffe源码分析-BlockingQueue caffe源码分析-InternalThread caffe源码分析...IO处理例如读取proto文件转化为网络，以及网络参数的序列化 内容如下： caffe源码分析-DataTransformer caffe源码分析-db, io 6.
安装caffe 在Github上下载caffe源码，地址为：https://github.com/BVLC/caffe，下载后在caffe根目录创建build文件夹，将Makefile.config.example.../_caffe.so python/caffe/_caffe.cpp In file included from python/caffe/_caffe.cpp:17: In file included.../include/caffe/caffe.hpp:12: ..../proto/__init__.py PROTOC (python) src/caffe/proto/caffe.proto 最后，需要将caffe的目录添加到Python path中。...修改.bash_profile或.bashrc文件，添加： export PYTHONPATH=/yourpath/caffe/python:$PYTHONPATH 在Python中运行import caffe
对于输入层，我们首先分析最简单的InputLayer层，其常作为网络inference时的输入，简单的mnist使用示例如下：
/include/caffe/layers/softmax_loss_layer.hpp CPU 代码: ....参数 image.png 头文件 #ifndef CAFFE_SOFTMAX_WITH_LOSS_LAYER_HPP_ #define CAFFE_SOFTMAX_WITH_LOSS_LAYER_HPP..._ #include #include "caffe/blob.hpp" #include "caffe/layer.hpp" #include "caffe/proto/caffe.pb.h..." #include "caffe/layers/loss_layer.hpp" #include "caffe/layers/softmax_layer.hpp" namespace caffe... #include "caffe/layers/softmax_loss_layer.hpp" #include "caffe/util/math_functions.hpp" namespace
首先需要安装caffe for python,安装过程可以参考:http://blog.csdn.net/u011961856/article/details/76557509 python 中调用caffe...库函数为: import caffe 如果不再caffe目录下运行汇报错: import caffe ImportError: No module named caffe 这是因为找不到caffe库,我们可以在代码中设置...caffe路径,例如我的caffe安装目录为/home/program/caffe,则设置路径如下: import sys caffe_root='/home/program/caffe' sys.path.insert...(0, caffe_root + '/python') import caffe 调用成功: ?
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