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，否则会出错 1、mnist实例 mnist ...

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 ...

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 ...

工控机的环境之前已经配置好ubuntu14.04+CUDA7.5+cuDNN v4，再加opencv3.1。要用ResNet做分类，需要重新编译一个caffe框架。下载BVLC/caffe，接着修改Makefile.config，再make all -j4。出现两个问题： Probolem1 ...

学习笔记：Caffe上配置和运行MNIST MNIST，一个经典的手写数字库，包含60000个训练样本和10000个测试样本，图片大小28*28，在Caffe上配置的第一个案例 1首先，获取minist的数据包。 这个版本是四个数据包cd $CAFFE_ROOT./data/mnist ...

简介 caffe是一个友好、易于上手的开源深度学习平台，主要用于图像的相关处理，可以支持CNN等多种深度学习网络。 基于caffe，开发者可以方便快速地开发简单的学习网络，用于分类、定位等任务，也可以用于科研，在其源码基础上进行修改，实现自己的算法。 本文的主要目的，是介绍caffe ...