為了程序的簡潔，在caffe中是不帶練習數據的，因此需要自己去下載。但在caffe根目錄下的data文件夾里，作者已經為我們編寫好了下載數據的腳本文件，我們只需要聯網，運行這些腳本文件就行了。 注意：在caffe中運行所有程序，都必須在根目錄下進行，否則會出錯 1、mnist實例 mnist ...

caffe源碼包提供了多個DEMO,這里介紹mnits和cifar10的實驗 1. mnits 安裝好caffe后,在caffe-master/examples/mnist目錄下可以找到LeNet模型的具體實現 數據下載: ./data/mnist/get_mnist.sh ...

一、物體分類： 這里使用的是caffe官網中自帶的例子，我這里主要是對代碼的解釋~ 首先導入一些必要的庫： import caffe import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib ...

caffe機器學習環境搭建及python接口編譯參見我的上一篇博客：機器學習caffe環境搭建——redhat7.1和caffe的python接口編譯 1.運行caffe圖片分類器python接口 還是假設caffe的源碼下載的路徑為：/code,那么有這么個文件/code/caffe ...

運行caffe自帶的mnist實例教程 本文結合幾篇博文總結下來的，附上其中一篇原博文鏈接以供參考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_168effc7e0102xjr1.html 1、先進入caffe文件目錄，(指令：cd ./caffe)，再用data ...

工控機的環境之前已經配置好ubuntu14.04+CUDA7.5+cuDNN v4，再加opencv3.1。要用ResNet做分類，需要重新編譯一個caffe框架。下載BVLC/caffe，接着修改Makefile.config，再make all -j4。出現兩個問題： Probolem1 ...

學習筆記：Caffe上配置和運行MNIST MNIST，一個經典的手寫數字庫，包含60000個訓練樣本和10000個測試樣本，圖片大小28*28，在Caffe上配置的第一個案例 1首先，獲取minist的數據包。 這個版本是四個數據包cd $CAFFE_ROOT./data/mnist ...

簡介 caffe是一個友好、易於上手的開源深度學習平台，主要用於圖像的相關處理，可以支持CNN等多種深度學習網絡。 基於caffe，開發者可以方便快速地開發簡單的學習網絡，用於分類、定位等任務，也可以用於科研，在其源碼基礎上進行修改，實現自己的算法。 本文的主要目的，是介紹caffe ...