前言: 本文章記錄了我將自己的數據集處理並訓練的流程,幫助一些剛入門的學習者,也記錄自己的成長,萬事起於忽微,量變引起質變。 正文: 一、流程 1)准備數據集 2)數據轉換為lmdb格式 3)計算均值並保存(非必需) 4)創建模型 ...
python draw net.py, 這個文件,就是用來繪制網絡模型的。也就是將網絡模型由prototxt變成一張圖片。 在繪制之前,需要先安裝兩個庫 安裝 raphViz 注意,這里用的是apt get來安裝,而不是pip. 安裝pydot 用的是pip來安裝,而不是apt get 安裝好了,就可以調用腳本來繪制圖片了 draw net.py執行的時候帶三個參數 第一個參數:網絡模型的prot ...
2016-01-06 20:06 17 21579 推薦指數:
前言: 本文章記錄了我將自己的數據集處理並訓練的流程,幫助一些剛入門的學習者,也記錄自己的成長,萬事起於忽微,量變引起質變。 正文: 一、流程 1)准備數據集 2)數據轉換為lmdb格式 3)計算均值並保存(非必需) 4)創建模型 ...
如同前幾篇的可視化,這里采用的也是jupyter notebook來進行曲線繪制 ...
在某社區看到的回答,覺得不錯就轉過來了:http://caffecn.cn/?/question/123 Caffe從四個層次來理解:Blob,Layer,Net,Solver。 1、Blob Caffe的基本數據結構,用四維矩陣Batch*Channel*Height ...
@tags caffe 網絡結構 可視化 當拿到一份網絡定義文件net.prototxt,可以用工具畫出網絡結構。最快速的方法是使用在線工具netscope,粘貼內容后shift+回車就可以看結果了。 caffe也自帶了網絡結構繪制工具,需要稍微配置下,並確保你用的caffe版本中實現了網絡中 ...
對於blob.h文件。 先看成員變量。定義了6個保護的成員變量,包括前、后向傳播的數據,新、舊形狀數據(?), 數據個數及容量。 再看成員函數。包括構造函數(4個參數),reshape(改變bl ...
solver算是caffe的核心的核心,它協調着整個模型的運作。caffe程序運行必帶的一個參數就是solver配置文件。運行代碼一般為 在Deep Learning中,往往loss function是非凸的,沒有解析解,我們需要通過優化方法來求解。solver的主要作用就是交替 ...
cifar10的各層數據和參數可視化 .caret,.dropup>.btn>.caret{border-top-color:#000!important}.label{border:1px sol ...
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 ...