1.數據集的下載與轉換 1)我們在mnist數據集上做測試,MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burge在這里下載這四個文件: 2)然后解壓生成了以下四個文件 ...
首先肯定是安裝caffe,並且編譯python接口,如果是在windows上,最好把編譯出來的python文件夾的caffe文件夾拷貝到anaconda文件夾下面去,這樣就有代碼自動提示功能,如下: 本文中使用的ide為anaconda安裝中自帶的spyder,如圖所示,將根目錄設置為caffe的根目錄。 以上為一次全部迭代,如果想自己控制,可使用如下代碼: 特征圖: 權值圖 ...
2016-10-29 23:51 0 3805 推薦指數:
1.數據集的下載與轉換 1)我們在mnist數據集上做測試,MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burge在這里下載這四個文件: 2)然后解壓生成了以下四個文件 ...
@tags caffe 前面根據train_lenet.sh改寫了train_lenet.py后,在根目錄下執行它,得到一系列輸出,內容如下: ...
如果不進行可視化,只想得到一個最終的訓練model, 那么代碼非常簡單,如下 : ...
使用caffe訓練好的模型進行分類: http://blog.csdn.net/thy_2014/article/details/51648730 提取caffe前饋的中間結果+逐層可視化: http://blog.csdn.net/thy_2014/article ...
0、參考文獻 [1]caffe官網《Training LeNet on MNIST with Caffe》; [2]薛開宇《讀書筆記4學習搭建自己的網絡MNIST在caffe上進行訓練與學習》([1]的翻譯版,同時還有作者的一些注解,很贊); 1、*.sh文件如何執行? ①方法一:有sh ...
下面是基於我自己的接口,我是用來分類一維數據的,可能不具通用性: (前提,你已經編譯了caffe的python的接口) 添加 caffe塻塊的搜索路徑,當我們import caffe時,可以找到。 對於這一步,一般我們都會把 cafffe 模塊的搜索路經永久地加到先加 ...
上一篇記錄的是學習caffe前的環境准備以及如何創建好自己需要的caffe版本。這一篇記錄的是如何使用編譯好的caffe做訓練mnist數據集,步驟編號延用上一篇 《實踐詳細篇-Windows下使用VS2015編譯安裝Caffe環境(CPU ONLY) 》的順序。 二:使用caffe做圖像分類 ...
深度學習的第一個實例一般都是mnist,只要這個例子完全弄懂了,其它的就是舉一反三的事了。由於篇幅原因,本文不具體介紹配置文件里面每個參數的具體函義,如果想弄明白的,請參看我以前的博文: 數據層及參數 視覺層及參數 solver配置文件及參數 一、數據准備 官網提供的mnist數據並不是 ...