这两天在折腾Caffe的时候遇到过各种奇怪的问题，拿几个感觉比较重要的来说一下。之后想到什么再追加。 GPU运算无法正常使用 环境预载期错误(3 vs. 0) 似乎是因为有其他设备在使用GPU导致的，我的情况是等待一段时间就好了。 网络加载期错误(2 vs. 0) 不清楚具体 ...

caffe这个框架设计的比较小巧精妙，它采用了protobuf来作为交互的媒介，避免了繁重的去设计各个语言的接口，开发者可以使用任意语言通过这个protobuf这个媒介，来运行这个框架. 　　我们这里不过多的去阐述caffe的过往以及未来，只是简单的描述一下，caffe框架中的protobuf ...

Caffe（卷积神经网络框架）Caffe，全称Convolution Architecture For Feature Extraction caffe是一个清晰，可读性高，快速的深度学习框架。作者是贾扬清，加州大学伯克利的ph.D，现就职于FaceBook。caffe的官网 ...

特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。 深度学习的概念 ...

Caffe中，卷积的作用是提取抽象特征，很多层卷积逐渐获得一幅图像的抽象特征，为后面分类打下基础。而究竟这些抽象特征是什么，是形状？是纹理？是投影？还是颜色？还是都有，需要直观的去看了。可视化诸层很有必要。Python的源码在caffe官网上有，不再赘述。C++的代码，可以借助OpenCV中 ...

先说下一般对原始数据的划分为什么分为训练集、验证集、测试集三个部分？ train data的作用是训练模型，validation data的作用是对模型的超参数进行调节，为什么不直接在test data上对参数进行调节？因为如果在test data上来调节参数，那么随着训练的进行，我们的网络 ...

。 下图中，第二层到第三层，其中每个卷积核大小为5x5x6，这里的6就是28x28x6中的6，两者需 ...

本教程将 主要面向代码， 旨在帮助您 深入学习和卷积神经网络。由于这个意图，我 不会花很多时间讨论激活功能，池层或密集/完全连接的层 - 将来会有 很多教程在PyImageSearch博客上将覆盖 每个层类型/概念 在很多细节。 再次，本教程是您 第一个端到端的例子，您可 ...