为了程序的简洁，在caffe中是不带练习数据的，因此需要自己去下载。但在caffe根目录下的data文件夹里，作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件，我们只需要联网，运行这些脚本文件就行了。 注意：在caffe中运行所有程序，都必须在根目录下进行。 1、mnist实例 mnist是一个手写 ...

caffe源码包提供了多个DEMO,这里介绍mnits和cifar10的实验 1. mnits 安装好caffe后,在caffe-master/examples/mnist目录下可以找到LeNet模型的具体实现 数据下载: ./data/mnist/get_mnist.sh ...

一、物体分类： 这里使用的是caffe官网中自带的例子，我这里主要是对代码的解释~ 首先导入一些必要的库： import caffe import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib ...

caffe机器学习环境搭建及python接口编译参见我的上一篇博客：机器学习caffe环境搭建——redhat7.1和caffe的python接口编译 1.运行caffe图片分类器python接口 还是假设caffe的源码下载的路径为：/code,那么有这么个文件/code/caffe ...

在某社区看到的回答，觉得不错就转过来了：http://caffecn.cn/?/question/123 Caffe从四个层次来理解：Blob，Layer,Net,Solver。 1、Blob Caffe的基本数据结构，用四维矩阵Batch*Channel*Height ...

前言：学习深度学习是从本科毕业设计开始，如今学习了不少理论知识，利用Caffe框架要付诸实践了，记录下来学习过程，也算是心路历程。 刚开始搭建Caffe环境遇到很多的问题，先放弃安装GPU相关的环境了，先在CPU下训练，尽管跑训练速度很慢，但以后再解决GPU的问题。 正文： 1、安装必要 ...

经过前面一系列的学习，我们基本上学会了如何在linux下运行caffe程序，也学会了如何用python接口进行数据及参数的可视化。 如果还没有学会的，请自行细细阅读： caffe学习系列：http://www.cnblogs.com/denny402/tag/caffe/ 也许有人会觉得 ...

运行caffe自带的mnist实例教程 本文结合几篇博文总结下来的，附上其中一篇原博文链接以供参考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_168effc7e0102xjr1.html 1、先进入caffe文件目录，(指令：cd ./caffe)，再用data ...