先用caffe对cifar10进行训练,将训练的结果模型进行保存,得到一个caffemodel,然后从测试图片中选出一张进行测试,并进行可视化。 In [1]: In [2]: ...
cifar 的各层数据和参数可视化 .caret,.dropup .btn .caret border top color: important .label border: px solid .table border collapse:collapse important .table td,.table th background color: fff important .table bo ...
2016-01-06 15:52 29 21411 推荐指数:
先用caffe对cifar10进行训练,将训练的结果模型进行保存,得到一个caffemodel,然后从测试图片中选出一张进行测试,并进行可视化。 In [1]: In [2]: ...
首先将caffe的根目录作为当前目录,然后加载caffe程序自带的小猫图片,并显示。 图片大小为360x480,三通道 In [1]: ...
通过前面的学习,我们已经能够正常训练各种数据了。设置好solver.prototxt后,我们可以把训练好的模型保存起来,如lenet_iter_10000.caffemodel。 训练多少次就自动保存一下,这个是通过snapshot进行设置的,保存文件的路径及文件名前缀 ...
caffe程序是由c++语言写的,本身是不带数据可视化功能的。只能借助其它的库或接口,如opencv, python或matlab。大部分人使用python接口来进行可视化,因为python出了个比较强大的东西:ipython notebook, 现在的最新版本改名叫jupyter ...
安装配置完caffe后,一般都是拿官方的例子跑跑,然后终端输出一串一串的字母,感觉很神奇,因为初学caffe,所以很好奇这些信息能不能够图形化显示出来,这里记录下在ubuntu下caffe的相关图形显示。 首先便是模型的可视化,在caffe安装好后,在caffe/python/目录下有一个 ...
前面几篇文章讲到了卷积神经网络CNN,但是对于它在每一层提取到的特征以及训练的过程可能还是不太明白,所以这节主要通过模型的可视化来神经网络在每一层中是如何训练的。我们知道,神经网络本身包含了一系列特征提取器,理想的feature map应该是稀疏的以及包含典型的局部信息。通过模型可视化能有一些 ...
Visual DL是由 PaddlePaddle 和 ECharts 合作推出的一款深度学习可视化工具,其能够可视化scalar、参数分布、模型结构、图像等。底层采用C++编写,上层SDK以python为主,也可以使用C++集成到其它平台。 如果你正在寻求深度学习任务设计的可视化 ...
1. 打开网址 http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 2.将自己的train_test.prototxt里的复制粘贴到左边 3.然后同 ...