如果用公式 y=f(wx+b) 來表示整個運算過程的話，那么w和b就是我們需要訓練的東西，w稱為權值，在cnn中也可以叫做卷積核（filter），b是偏置項。f是激活函數，有sigmoid、relu等。x就是輸入的數據。 數據訓練完成后，保存的caffemodel里面，實際上就是各層的w和b ...

通過前面的學習，我們已經能夠正常訓練各種數據了。設置好solver.prototxt后，我們可以把訓練好的模型保存起來，如lenet_iter_10000.caffemodel。 訓練多少次就自動保存一下，這個是通過snapshot進行設置的，保存文件的路徑及文件名前綴 ...

目錄 Pytorch_模型轉Caffe（一） 1.Caffe簡介 2.Caffe進行目標檢測任務 3.Caffe五大組件 4.caffemodel 5.通過caffemodel解析train.prototxt ...

caffe程序自帶有一張小貓圖片，存放路徑為caffe根目錄下的 examples/images/cat.jpg, 如果我們想用一個訓練好的caffemodel來對這張圖片進行分類，那該怎么辦呢？ 如果不用這張小貓圖片，換一張別的圖片，又該怎么辦呢？如果學會了小貓圖片的分類，那么換成其它圖片，程序 ...

目錄 Pytorch_模型轉Caffe（三）pytorch轉caffemodel 1. Pytorch下生成模型 2. pth轉換成caffemodel和prototxt 3. pytorch_to_caffe_alexNet.py剖析 ...

參考博客： http://blog.csdn.net/abc8730866/article/details/52522843 http://blog.csdn.net/lijiancheng061 ...

經過前面兩篇博文的學習，我們已經訓練好了一個caffemodel模型，並生成了一個deploy.prototxt文件，現在我們就利用這兩個文件來對一個新的圖片進行分類預測。 我們從mnist數據集的test集中隨便找一張圖片，用來進行實驗。 最后輸出 the class ...

來源： http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/5078746.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral Caffe大家一般用到的深度學習平台都是這個，關於Caffe的訓練通常 ...