這兩天在折騰Caffe的時候遇到過各種奇怪的問題,拿幾個感覺比較重要的來說一下。之后想到什么再追加。 GPU運算無法正常使用 環境預載期錯誤(3 vs. 0) 似乎是因為有其他設備在使用GPU導致的,我的情況是等待一段時間就好了。 網絡加載期錯誤(2 vs. 0) 不清楚具體 ...
神經網絡中,我們通過最小化神經網絡來訓練網絡,所以在訓練時最后一層是損失函數層 LOSS , 在測試時我們通過准確率來評價該網絡的優劣,因此最后一層是准確率層 ACCURACY 。 但是當我們真正要使用訓練好的數據時,我們需要的是網絡給我們輸入結果,對於分類問題,我們需要獲得分類結果,如下右圖最后一層我們得到 的是概率,我們不需要訓練及測試階段的LOSS,ACCURACY層了。 下圖是能過 CA ...
2015-03-26 22:27 1 5399 推薦指數:
這兩天在折騰Caffe的時候遇到過各種奇怪的問題,拿幾個感覺比較重要的來說一下。之后想到什么再追加。 GPU運算無法正常使用 環境預載期錯誤(3 vs. 0) 似乎是因為有其他設備在使用GPU導致的,我的情況是等待一段時間就好了。 網絡加載期錯誤(2 vs. 0) 不清楚具體 ...
1.准備樣本 要訓練自己的樣本,首先需要把樣本准備好,需要准備的是訓練集和測試集,caffe支持直接使用圖片,當然把樣本轉換為leveldb或lmdb格式的話訓練起來會更快一點。這里我先偷個懶,直接使用圖片吧 [尷尬.jpg] 訓練集和測試集是一樣的,不過樣本不要重疊。首先我把訓練集 ...
由於我涉及一個車牌識別系統的項目,計划使用深度學習庫caffe對車牌字符進行識別。剛開始接觸caffe,打算先將示例中的每個網絡模型都拿出來用用,當然這樣暴力的使用是不會有好結果的- -||| ,所以這里只是記錄一下示例的網絡模型使用的步驟,最終測試的准確率就暫且不論了! 一、圖片數據庫 ...
第一: 可以選擇在將數據轉換成lmdb格式時進行打亂; 設置參數--shuffle=1;(表示打亂訓練數據) 默認為0,表示忽略,不打亂。 打亂的目的有兩個:防止出現過分有規律的數據,導致過擬合或者不收斂。 在caffe中可能會使得,在模型進行測試時,每一個測試樣本都輸出相同的預測 ...
對於訓練好的Caffe 網絡 輸入:彩色or灰度圖片 做minist 下手寫識別分類,不能直接使用,需去除均值圖像,同時將輸入圖像像素歸一化到0-1直接即可。 #include <caffe/caffe ...
訓練AlexNet網絡時,出現Check failed:datum_height >= crop_size (size vs. 227)錯誤,具體如下圖所示: 根據提示,問題是crop_size的尺寸不匹配,AlexNet網絡默認crop_size的尺寸是227*227,而我進行歸一化 ...
當我們使用Caffe訓練AlexNet網絡時,會遇到精度一值在低精度(30%左右)升不上去,或者精度總是為0,如下圖所示: 出現這種情況,可以嘗試使用以下幾個方法解決: 1.數據樣本量是否太少,最起碼要千張圖片樣本。 2.在制作訓練樣本標簽時,是否打亂樣本順序,這樣在訓練時每取 ...
參考博客:https://blog.csdn.net/xiao_lxl/article/details/79106837 1獲取源代碼:git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git2 進入目錄中 :cd caffe 3,git checkout ...