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TensorFlow中那些鲜为人知却又极其实用的知识
TensorFlow的生态圈极其强大,覆盖了科研、工程中的各种流程,其中一些特别好用的模块和技巧可以使你的工作效率大幅度提升,也可以让你的产品变得非常稳定。本文介绍其中的一些鲜为人知却又十分实用的知识。
编译caffe的Python借口,提示:ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit__caffe)
      >>> import caffeTraceback (most recent call last): File "", line 1, in File "/home/wangxiao/Downloads/project/caffe-master/python/caffe/__init__.
过去5年最受欢迎机器学习论文+代码速查
Papers with Code网站将ArXiv上的最新机器学习论文与GitHub上的代码联系起来。这个项目索引了大约5万篇论文和1万个GitHub库,你可以按标题关键词查询,也可以按流行程度、GitHub星星数排列“热门研究”,跟上ML社区流行的最新动态。
通过阿里云容器服务上手Caffe + GPU训练
阿里云容器服务提供的深度学习解决方案内置了对Tensorflow, Keras, MXnet框架的环境,并支持基于它们的深度学习模型开发、模型训练和模型预测。同时,对于模型训练和预测,用户还可以通过指定自定义容器镜像的方式,使用其他深度学习框架。
pip卡住不动的解决方案
用的是anaconda2,也就是python在windows下的最好的一键安装包,有numpy scipy matplotlib等常用包预装好了 最近搞caffe的python接口,需要装protobuf的python接口 pip install protobuf 结果卡死在100%。
关于深度学习(deep learning)的常见疑问 --- 谷歌大脑科学家 Caffe缔造者 贾扬清
问答环节 问:在finetuning的时候,新问题的图像大小不同于pretraining的图像大小,只能缩放到同样的大小吗?” 答:对的:) 问:目前dl在时序序列分析中的进展如何?研究思路如何,能简单描述一下么答:这个有点长,可以看看google最近的一系列machine translation和image description的工作。
利用caffe生成 lmdb 格式的文件,并对网络进行FineTuning
利用caffe生成 lmdb 格式的文件,并对网络进行FineTuning     数据的组织格式为:   首先,所需要的脚本指令路径为: /home/wangxiao/Downloads/caffe-master/examples/imagenet/           其中,生成lmdb的文件为: create_imagenet.sh      接下来的主要任务就是修改自己的data的存放路径了。
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