既然如此，我们何不搭建一个黑盒环境，先直观感受一下深度学习的魅力再慢慢研究呢？这里我们用到的工具就是Caffe深度学习框架。 简介 说道Caffe，我们不得不提他的作者贾扬清（点击进入个人主页）。...因此说白了Caffe只是一个普通的小团体的开源项目而已，就连他的官网也是挂靠在berkeleyvision.org上。...官网：http://caffe.berkeleyvision.org/ 环境搭建 根据惯例，本人还是一切以官方文档做参考，搭建在ubuntu14.04系统上。.../python目录中打开ipython，就能import caffe 了。...当然，为了方便，我们可以把caffe文件夹（caffe模块的位置）复制到/usr/lib/python2.7/dist-packages 目录下，这样就可以在任意的地方调用了。
NVIDIA DIGITS是一款web应用工具，在网页上对Caffe进行图形化操作和可视化，用于Caffe初学者来说，帮助非常大。...一、安装DIGITS 4.0 DIGITS是运行在cuda和caffe基础上的，所以要先配置好cuda+caffe那是毫无疑问的了。...cuda-repo-ubuntu1404_7.5-18_amd64.deb &&wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404...nvidia-machine-learning-repo_4.0-2_amd64.deb &&wget http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1404...很多人喜欢在windows系统上远程连接linux来执行caffe。现在好了，不需要远程连接了，只需要访问一个网站就可以了！
Caffe2 - From Source 安装 1....install wget -y --no-install-recommends wget "http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404.../caffe2.git cd caffe2 make cd build sudo make install python -c 'from caffe2.python import core' 2>/dev.../null && echo "Success" || echo "Failure" 运行命令测试GPU-Caffe2是否编译成功： python -m caffe2.python.operator_test.relu_op_test...错误解决 1 - ImportError: No module named past.builtins 错误问题： 安装完成后，运行： python -c ‘from caffe2.python
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.
详细介绍在Ubuntu 16.04下搭建CUDA7.5+Caffe深度学习环境的过程步骤。 1.安装Ubuntu 16.04 省略。...（4）查看版本号 pkg-config --modversion opencv （5）安装 sudo make install 6.安装caffe与配置...（2）下载caffe-master并解压得到源码包 解压： unzip caffe-master.zip （3）修改配置文件Make.config cd...（4）编译caffe 方法1：使用cmake编译 mkdir build cd build cmake .....目前caffe不支持高于5.3的gcc，理论上可通过对gcc，g++降级解决，但是降级后还会引起其他兼容性问题，因此并不能解决实际问题，下面附上降级方法。解决方法在后面。
Caffe安装 Install dependencies sudo yum install protobuf-devel leveldb-devel snappy-devel opencv-devel...pip sudo pip install numpy Installation 参考http://blog.csdn.net/quincuntial/article/details/53494949 Caffe
caffe官方下载 基本按照官方安装指南就可以了，l另外一个方法就是命令行下载 下载caffe： sudo git clone https://github.com/BVLC/caffe.git...:$PYTHONPATH export CAFFE_HOME=/home/***/caffe:$CAFFE_HOME 之后执行 sudo ldconfig 来生效 接着在...caffe里面执行sudo make pycaffe ，没有错误就OK了，测试caffe是否成功， 在终端输入 python 回车，import caffe 没有错误表示ok，...cuda-repo-ubuntu1404_7.5-18_amd64.deb && wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404...nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1404_4.0-2_amd64.deb && http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1404
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...See for instructions. caffe2/CMakeFiles/caffe2.dir/build.make...: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...make -j24 2.在caffe2进行编译的时候没有找到 CUDA 和 cuDNN 路径 这个我们在进行编译之前cmake一下，提前设置这两个的路径，在caffe2目录下 cmake \ -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR
保持更新版本迁移至 - Docker - 基于NVIDIA-Docker的Caffe-GPU环境搭建 主要包括两部分： 1. Docker与NVIDIA-Docker的安装与配置 2....Caffe镜像使用 1 Docker与NVIDIA-Docker的安装与配置 1.1 Docker安装 Docker安装过程需要使用root权限， 主要有两种安装方式： 1.1.1 Ubuntu14.04...Caffe镜像使用 这里使用阿里云的镜像服务.，从Docker注册服务器的Docker仓库下载一个已有的Docker镜像....# 查看拉取的Caffe镜像信息 3. sudo nvidia-docker images 输出信息： # 查看Caffe镜像的显卡信息 4. sudo nvidia-docker...-rm： 运行镜像后删除 4. caffe-image:base： Caffe镜像. 5. python demo.py： python程序运行，类似于Ubuntu环境.
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
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....args表示我们调试时需要输入的参数，调试的命令为build/tools/caffe，caffe命令的参数为--solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt。...Reading symbols from /home/irteam/line-brain/deploy/caffe/.build_debug/tools/caffe.bin...done. 2....执行结果： Starting program: /*/caffe/build/tools/caffe train --solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt...参考资料 http://zhaok.xyz/blog/post/debug-caffe/
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...Community: joint discussion, development, and modeling. caffe结构 Layer interface + Net + Solver caffe中的...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,...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
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