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Caffe简介
caffecaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架，由blvc（berkeley vision and learning center）和社区贡献者开发。 项目创建者是贾扬清。 2. featureexpressive architecture具有表现力的结构鼓励应用和创新。 模型及优化是通过配置定义的，而不是使用硬编码的方式。 可以在gpu和cpu之间无缝切换...
Caffe 与 Caffe2
caffe 与 caffe2caffe：- 适用于large-scale product - unparalleled performance - well tested c++codebase - 设计基于传统cnn应用 - 对于新的计算模式不太适应，比如分布式计算、移动计算、低精度计算，以及其它非视觉应用场景caffe2：- 支持 large-scale distributed training - 移动部署 - 新硬件支持...
Caffe模型对比
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。?...
【杂谈】工程能力差，C++水平菜？CUDA没写过？我推荐玩下Caffe
作者&编辑 | 言有三1 caffe的功绩笔者从2015年开始从事深度学习相关的工作，彼时不管是学术界还是工业界，caffe是主流。 哪怕随着几年后tensorflow，mxnet，以及近两年pytorch的崛起，在移动端部署，各家公司在很长一段时间内都是将caffe的核心代码移植到手机上。 随着腾讯的ncnn，小米mace等移动端开源框架的流行...
一文简短介绍Caffe
3caffe的应用场景caffe可以应用在视觉、语音识别、机器人、神经科学和天文学。 caffe提供了一个完整的工具包，用来训练、测试、微调和部署模型。 4caffe的亮点(1)、模块化：caffe从一开始就设计得尽可能模块化，允许对新数据格式、网络层和损失函数进行扩展。 (2)、表示和实现分离：caffe的模型(model)定义是用...
Caffe源码解析(一) —— caffe.proto
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 ...
Facebook宣布开源Caffe2：可在手机与树莓派上训练和部署模型
选自caffe2.ai机器之心编译在今年的 f8 开发者大会上，facebook 正式宣布开源其全新深度学习框架 caffe2。 据 caffe2 官方博客介绍，该框架可以用在 ios、android 和树莓派上训练和部署模型； 而且 facebook已经与英伟达、高通、英特尔、亚马逊和微软等公司展开了合作来实现对移动端的优化。 机器之心在此对这一开源...
Caffe实践 - 基于VGG16 多标签分类的训练与部署
基于caffe vgg16 的多标签分类这里采用从图像直接读取图片数据和标签的方式进行多标签分类. 1. 问题描述假定每张图片具有 n 个标签(本文n=3)，分别为 label1,label2,label3,... labelnlabel1,label2,label3,... labeln{label1, label2, label3,... labeln}.数据集 train.txt 内容格式如下：img1.jpg 5 6 7 ... 8img2...
机器学习库初探之 Caffe
caffe 是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于 uc berkeley 的贾扬清，目前在 facebook 工作。 caffe 是纯粹的 c++cuda 架构，支持命令行、python 和 matlab 接口，可以在 cpu 和 gpu 上直接无缝切换。 caffe的特点 易上手 模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出。 caffe 给出了模型的定义、最...
Caffe2 - (六)CPUGPU 模式切换
caffe2 - cpugpu 部署模式切换在尝试把 caffe 模型转换到 caffe2，部署时 cpugpu 模式切换方法找了很久才找到一个用着可以，记录下.import syssys.path.insert(0, pathtocaffe2build)from caffe2.pythonimport core, workspace, model_helperfrom caffe2.proto import caffe2_pb2,caffe2_legacy_pb2 # ----- cpugpu ...
Caffe 实践 - 基于 ResNet101 的 Multi-label 多标签标注的训练与部署
caffe 实践 - 基于 resnet101 的 multi-label多标签标注的训练与部署以前曾尝试过修改 caffe imagedatalayer源码的方式来读取多个 labels - imagemultilabeldatalayer . 修改源码的方式可能显得稍微有点繁琐, 毕竟需要重新编译. 这里尝试了一种新的方式来进行多标签自动标注. 与 不同的是, 前者是以 multi-task 的...
caffe python 图片训练识别 实例
以及mean_file mean.binaryproto生成caffe中模型的定义，主要是修改 caffe alexnet 训练文件train_val.prototxt ，以及训练参数文件solver.prototxt ，还有部署文件deploy.prototxt训练验证数据准备完成之后，就是模型的训练得到训练模型之后，一般会进行本地测试以及从数据库获取url测试然后将结果写到数据库中...
开源神经网络框架Caffe2全介绍
我今天也展示了我们和gloo，和nnpack，和metal等一系列其他代码／业务逻辑的整合样例。 caffe2可以更好的融入到业务逻辑中去。 总而言之，caffe2是一个跨平台的新型工业级神经网络框架。 我们在移动端，服务器端，物联网设备，嵌入式系统都能部署caffe2训练的模型。 希望在不久的将来，caffe2可以帮助大家在各种各样...
开源神经网络框架Caffe2全介绍
我今天也展示了我们和gloo，和nnpack，和metal等一系列其他代码／业务逻辑的整合样例。 caffe2可以更好的融入到业务逻辑中去。 总而言之，caffe2是一个跨平台的新型工业级神经网络框架。 我们在移动端，服务器端，物联网设备，嵌入式系统都能部署caffe2训练的模型。 希望在不久的将来，caffe2可以帮助大家在各种各样...
常见深度学习框架对比
极盛的时候，caffe占据了计算机视觉研究领域的半壁江山，虽然如今caffe已经很少用于学术界，但是仍有不少计算机视觉相关的论文使用caffe。 由于其稳定、出众的性能，不少公司还在使用caffe部署模型。 caffe2尽管做了许多改进，但是还远没有达到替代caffe的地步。 点评：文档不够完善，但性能优异，几乎全平台支持...
计算机视觉项目：用dlib进行单目标跟踪
caffe部署原型文件的路径。 – model ：caffe预训练模型的路径。 – video ：输入视频文件的路径。 本文的脚本适用于视频文件而不是网络摄像头（但很容易改为支持摄像头）。 – label ：我们有兴趣检测和跟踪的类标签。 查看该模型支持的可用类的下一个代码块还有两个可选的：– output ：如果要保存目标跟踪器的结果...
OpenCV+深度学习预训练模型，简单搞定图像识别 | 教程
—prototxt：caffe部署prototxt的路径—model：预训练的caffe模型，例如网络权重等； —labels：imagenet标签的路径，例如syn-sets。 我们在创建参数之后，将它们解析并存在一个变量args中，供稍后使用。 接下来，加载输入图像和标签：? 第20行从磁盘加载了图像，第23行和24行加载了这些标签：? 搞定了标签之后，我们...
TensorFlow遇上Spark
依次类同，该方案可实现caffe部署在spark集群之上，实现spark集群对多种深度学习框架的支持能力，并兼容既有spark组件的完整性，包括spark mllib, spark streaming, spark sql等。? tensorflowonspark的架构较为简单，spark driver程序并不会参与tensorflow内部相关的计算和处理。 其设计思路像是将一个tensorflow...
回顾 | Facebook开源产业级深度学习框架 Caffe2
在模型库 caffe2 model zoo 里面的预训练模型，只需几行代码就能运行。 facebook 部署 caffe2 旨在帮助开发人员和研究人员 训练大规模机器学习模型，并在移动应用中提供 ai 驱动的用户体验。 现在，开发人员可以获取许多相同的工具，能够在大规模分布式场景训练模型，并为移动设备创建机器学习应用。 我们与英伟达...
浪潮发布最新深度学习框架CAFFE-MPI
浪潮caffe-mpi硬件系统采用lustre存储+ib网络+hpc集群，基于lustre并行存储采用多进程+多线程机制并行读取训练数据，实现较高的io吞吐; 采用ib网络实现高速互联网，实现参数的快速传输和模型更新; 采用数据并行机制，利用hpc集群实现大规模训练。 同时，浪潮caffe-mpi可以采用多机多卡同时训练，并可以部署到大规模...
