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一、caffe安装流程:安装依赖、配置python、配置caffe、配置caffe的makefile文件、配置python caffe
Ubuntu安装Caffe出现无法登陆图形界面或者循环登陆(Loop Login)问题,一般都是由于显卡驱动或者Cuda低版本的一些不兼容问题。
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LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib 改为:
该文介绍了如何使用Faster R-CNN在CPU上进行目标检测,并总结了在实践过程中需要注意的一些关键点。包括使用预训练模型、修改训练脚本、设置合适的训练参数和优化模型等方面。同时,文章还提供了在CPU上运行Faster R-CNN的示例代码和具体操作流程。
安装ubuntu好多次了, 每次安装都有一些重复步骤要走, 但是这些步骤又比较细, 不用的时间一长就忘记了, 所以在这里单独记录一下, 省的每次都要google.
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参考很多文章,以这篇为主:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136768.htm
Caffe是目前比较常用的深度学习框架,这个框架安装没有其他一下主流框架那么简单,直接使用pip命令安装,它更常用的是使用编译的方式安装。所以写下这个文章记录一下。
进行深度学习的训练向来不被认为是CPU的强项,但是以CPU研发见长的英特尔并不甘心屈服于这个定位,在过去的几年里,英特尔及其合作伙伴一直在探索用CPU来进行快速有效的深度学习开发的方法。代号KNL的Xeon Phi至强芯片是英特尔的努力尝试之一,同时在深度学习算法的改进上,英特尔也做了一些努力。 近日,在美国旧金山举行的IDF16大会上,与英特尔联合宣布启动了KNL试用体验计划的浪潮集团副总裁、技术总监胡雷钧做了基于英特尔至强融合处理器KNL和FPGA上的深度学习的试用体验报告。报告介绍了高性能计算和深度学
如果说深度学习模型性能的不断提升得益于英伟达GPU的不断发展,那么模型的边缘部署可能就需要借助英特尔的边缘计算来解决。伴随交通、医疗、零售等行业中深度学习应用的发展,数据处理和智能分析逐渐从云端走向边缘。本人与大家分享一下英特尔的边缘计算方案,并实战部署yolo v3-tiny模型。
选自 Intel Blog 作者:Andres Rodriguez、Niveditha Sundaram Caffe2 作为 Caffe 重构出的深度学习框架,一经发布便引起了业内极大的关注。机器之心也对 Caffe2 进行了跟踪报道。昨日,英伟达的一篇技术博客让我们了解 Caffe2 结合 GPU 带来的性能提升。这篇文章对 Caffe2 在 CPU 的支持下带来的性能改进进行了介绍,希望能为大家应用该框架提供帮助。 每一天,在世界的各个角落都在产生越来越多的信息——文本、图片、视频等等。为了能让人们更好
准备拿几个caffe官方案例用来练习,就看到了caffe中的官方案例有cifar-10数据集。于是练习了一下,在CPU情况下构建quick模型。主要参考博客:liumaolincycle的博客
分享在Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe 安装配置过程。
大家好,继之前的12大深度学习开源框架之后,我们准备开通新的专栏《移动端DL框架》,这是第一篇文章,先来做一个总体的介绍,更多的细节可以关注以后的文章。
最近还是会有很多学习爱好者问我安装caffe的一些问题,虽然现在TF很是受大家的喜欢,但是还是会有很多学习者用着caffe。为了让更多的人少走弯路,网上也有很多教程,我自己来写一下我以前安转的过程与遇到的问题,可以给那些初学者一些建议,希望采纳,如有不对之处,望指正,谢谢! 第一部分:Ubuntu14.04桌面版下载及安装(我是通过U盘安装的,我用工具是UltraISO--特别好用,网上有很多教程,这个不用太过于详细书写) 第二部分:nvidia-cuda-toolkit下载及安装 CUDA 8.0 Do
ROS + Caffe,这里以环境中物体识别为示例,机器人怎么知道环境里面有什么呢?
二月已经不知不觉过去了一大半,新年的开工部分同学估计也过去一周了吧。下周二貌似元宵节,在此“计算机视觉战队”祝大家元宵节快乐,接下来的”猪“年财源滚滚、科研硕果累累、实现自己的目标!
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近日微软更新了自家开源深度学习工具包CNTK,新的版本号为2.3,带来了多项性能改进。 CNTK全名为Computational Network Toolkit,与谷歌的TensorFlow、Facebook的Caffe/Caffe2一样是开源的计算平台/工具包,意在服务更多深度学习、人工智能的研究人员和开发者们。从2016年开源起,微软就宣传CNTK的性能明显高于Caffe、Theano、TensoFlow等其它的一些热门工具,当然也提供了基于英伟达cuDNN的一到多GPU加速支持。 CNTK在2.0的多
该文章介绍了如何使用Caffe进行深度学习训练和推理。文章首先介绍了Caffe的基本知识,包括Caffe的架构、安装、配置和编译。然后,文章详细介绍了如何使用Caffe进行训练和推理,包括设置训练目录、定义训练和测试网络、编写训练和测试代码、使用命令行工具进行训练和推理等。最后,文章还介绍了一些高级主题,如调整超参数、使用Caffe进行图像分类和目标检测等。
如果对深度学习有所了解的小伙伴们想必都知道,深度学习需要使用强大的服务器、加速嵌入式平台(如NVIDIA的Jetson)来运行深度学习算法,然而这也同样意味着不菲的开支。 那么问题来了,如果你想你想用
该文介绍了如何利用深度学习算法来进行文字摘要。作者介绍了两种方法:基于抽取式的方法和基于生成式的方法。基于抽取式的方法是通过对原始文本进行预处理,抽取关键信息,然后使用深度学习模型进行学习。基于生成式的方法是通过对原始文本进行编码,生成新的文本,然后使用深度学习模型进行预测。作者还介绍了如何利用注意力机制来提高模型的性能。最后,作者提供了一些在自然语言处理领域的应用示例。
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本文介绍了如何使用Caffe在MNIST数据集上训练一个简单的CNN分类器。首先介绍了MNIST数据集的背景和CNN架构,然后详细描述了如何使用Caffe进行模型的训练和测试。最后演示了如何使用Caffe中的命令行工具进行模型的部署和测试。
AiTechYun 编辑:nanan AI和机器学习是目前流行的两个术语,有时甚至可以互换使用。然而,两项都不一样。虽然AI所涉及的机器可以执行具有人类智能特征的任务,但机器学习能够使现代计算机在没有明确编程的情况下学习。基本上,机器学习是通过模式识别和计算学习理论从AI发展而来。 谷歌、微软、Facebook、IBM和亚马逊等大公司都在大力投资自己的研发,以及收购那些在机器学习、神经网络、自然语言和图像处理等领域取得进展的初创公司。 在本文中,我们列出了5个最适合用于AI开发的开源框架: 1.Tensor
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项目进行了介绍。 为了有效地训练和部署人工智能模型,我们往往会用到大型数据中心或超级计算机。为了能够大规模地连续处理、创建和提升各种各样的信息(图像、视频、文
下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,本文采用的是CUDA 7.5版本。下载安装之后,需要配置环境变量,编辑/etc/profile',添加PATH=$PATH:/Developer/NVIDIA/CUDA-7.5/bin`。
本文介绍了如何使用Caffe和Python在MNIST数据集上训练一个简单的CNN分类器。首先,介绍了MNIST数据集的特点,然后介绍了使用Caffe搭建模型的过程。接着,详细描述了如何利用Python和Caffe进行训练,并通过实验比较了两种训练方法。最后,总结了本文的主要贡献和未来的研究方向。
在用 PyTorch官方提供的的工具转化 pth 文件 到 pt 文件时,经常会遇到很多错误,包括但不限于算子不支持,无法推断参数类型,以及一些很奇怪的错误,这里全部记录一下,建议配合我之前写的 MODNet转化模型填坑笔记一起看
可以看到各大主流框架基本都支持Python,目前Python在科学计算和数据挖掘领域可以说是独领风骚。虽然有来自R、Julia等语言的竞争压力,但是Python的各种库实在是太完善了,Web开发、数据可视化、数据预处理、数据库连接,爬虫等无所不能,有一个完美的生态环境。仅在数据挖掘工具链上,Python就有Numpy、SciPy、Pandas、Scikit-learn、XGBoost等组件,做数据采集和预处理都非常方便,并且之后的模型训练阶段可以和TensorFlow等基于Python的深度学习框架完美衔接。
darknet是一个较为轻型的完全基于C与CUDA的开源深度学习框架,其主要特点就是容易安装,没有任何依赖项(OpenCV都可以不用),移植性非常好,支持CPU与GPU两种计算方式。
Caffe框架下载地址:https://github.com/BVLC/caffe
本文主要分析caffe中Blob内存管理类SyncedMemory,主要内容包括:
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现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和
在深度学习(Deep Learning)的热潮下,Caffe作为一个高效、实用的深度学习框架受到了广泛的关注。了解Caffe研发的背景、愿景、技术特色、路线图及其开发者的理念,对于我们选择合适的工具更好地进行深度学习应用的迭代开发大有裨益。《程序员》记者近日深度对话Caffe作者贾扬清,剖析Caffe的起源、目标、差异性、现存的一些问题和改进工作,以及未来的规划。 起源故事 《程序员》:请介绍一下您自己与深度学习结缘的故事,以及开发Caffe的背景和初衷? 贾扬清:我经常和人开玩笑说,“我写Caffe的
Loss Layer From Deep-Metric-Learning-CVPR16.
首先,让我们看一下官网:https://pjreddie.com/darknet/
原文标题:Setting up a Deep Learning Machine from Scratch (Software) 原文链接:https://github.com/saiprashanths/dl-setup 译者:刘翔宇 审校:赵屹华 责编:周建丁(zhoujd@csdn.net) 这是一篇为机器搭建深度学习研究环境的详细指南,包括驱动程序、工具和各种深度学习框架的安装指导。在64位Ubuntu 14.04的机器上使用Nvidia Titan X进行测试。 还有一些有类似目的的指南。一些内
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。
Center Loss - Caffe [caffe-face] 1. prototxt 中的使用 layer { name: "fc5" type: "InnerProduct" bottom: "res5_6" top: "fc5" param { lr_mult: 1 decay_mult: 1 } param { lr_mult: 2 decay_mult: 0 } inner_product_param { num
在Caffe 中,一般一个 BatchNorm 层后接 一个 Scale 层,例如:
(接前文)在Caffe的默认编译安装使用的是ATLAS库,但是这个版本的BLAS不能利用多核CPU,要使用多核CPU并行计算来加速Caffe则需要使用OpenBLAS。下面就说说怎样来使用OpenBLAS。 在默认编译Caffe后,我们使用“ldd build/tools/caffe”命令查看时可以看到使用的是openblas的单线程版本,如下: $ ldd build/tools/caffe | grep openblas libopenblas.so.0 => /lib64/libopenbla
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