Caffe Python特征抽取 转载 http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ Caffe大家一般用到的深度学习平台都是这个,关于Caffe的训练通常一般都可以通过一些命令来执行,但是在deploy阶段,如果是做实际的工程,那么C++接口 ...
如果用公式 y f wx b 来表示整个运算过程的话,那么w和b就是我们需要训练的东西,w称为权值,在cnn中也可以叫做卷积核 filter ,b是偏置项。f是激活函数,有sigmoid relu等。x就是输入的数据。 数据训练完成后,保存的caffemodel里面,实际上就是各层的w和b值。 我们运行代码: 就把所有的参数和数据都加载到一个net变量里面了,但是net是一个很复杂的object, ...
2016-07-19 21:13 33 35241 推荐指数:
Caffe Python特征抽取 转载 http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ Caffe大家一般用到的深度学习平台都是这个,关于Caffe的训练通常一般都可以通过一些命令来执行,但是在deploy阶段,如果是做实际的工程,那么C++接口 ...
需要的文件为:deploy.prototxt caffemodel import caffeimport numpy as nproot='/home/xxx/' #根目录deploy=root + 'mnist ...
经过前面两篇博文的学习,我们已经训练好了一个caffemodel模型,并生成了一个deploy.prototxt文件,现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测。 我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片,用来进行实验。 最后输出 the class ...
Caffe Python特征抽取 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ Caffe大家一般用到的深度学习平台都是这个,关于Caffe的训练通常一般都可以通过一些命令来执行,但是在deploy阶段 ...
下面是基于我自己的接口,我是用来分类一维数据的,可能不具通用性: (前提,你已经编译了caffe的python的接口) 添加 caffe塻块的搜索路径,当我们import caffe时,可以找到。 对于这一步,一般我们都会把 cafffe 模块的搜索路经永久地加到先加 ...
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 ...
论文的caffemodel转化为tensorflow模型过程中越坑无数,最后索性直接用caffe提特征。 caffe提取倒数第二层,pool5的输出,fc1000层的输入,2048维的特征 均值文件ResNet_mean.binaryproto转化mean.npy ...
caffe程序自带有一张小猫图片,存放路径为caffe根目录下的 examples/images/cat.jpg, 如果我们想用一个训练好的caffemodel来对这张图片进行分类,那该怎么办呢? 如果不用这张小猫图片,换一张别的图片,又该怎么办呢?如果学会了小猫图片的分类,那么换成其它图片,程序 ...