net.acc = caffe.layers.Accuracy(net.fc3,net.label)
输出:
layer {
name: "acc"
type: "Accuracy"
bottom: "fc3"
bottom: "label"
top: "acc"
}

caffe Python API 之Accuracy的更多相关文章

  1. caffe Python API 之可视化

    一.显示各层 # params显示:layer名,w,b for layer_name, param in net.params.items(): print layer_name + '\t' + ...

  2. caffe Python API 之中值转换

    # 编写一个函数,将二进制的均值转换为python的均值 def convert_mean(binMean,npyMean): blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobPro ...

  3. caffe Python API 之激活函数ReLU

    import sys import os sys.path.append("/projects/caffe-ssd/python") import caffe net = caff ...

  4. caffe Python API 之 数据输入层(Data,ImageData,HDF5Data)

    import sys sys.path.append('/projects/caffe-ssd/python') import caffe4 net = caffe.NetSpec() 一.Image ...

  5. caffe Python API 之BatchNormal

    net.bn = caffe.layers.BatchNorm( net.conv1, batch_norm_param=dict( moving_average_fraction=0.90, #滑动 ...

  6. caffe Python API 之上卷积层(Deconvolution)

    对于convolution: output = (input + 2 * p  - k)  / s + 1; 对于deconvolution: output = (input - 1) * s + k ...

  7. caffe Python API 之Inference

    #以SSD的检测测试为例 def detetion(image_dir,weight,deploy,resolution=300): caffe.set_mode_gpu() net = caffe. ...

  8. caffe Python API 之图片预处理

    # 设定图片的shape格式为网络data层格式 transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape}) ...

  9. caffe Python API 之Model训练

    # 训练设置 # 使用GPU caffe.set_device(gpu_id) # 若不设置,默认为0 caffe.set_mode_gpu() # 使用CPU caffe.set_mode_cpu( ...

随机推荐

  1. 获取网站图标Icon

    通常情况下,做网站的都会给自己的网站添加一个Icon,浏览器上一长排的标签页,用Icon来区分就显得更加醒目.现在想找一个没有Icon的网站并不好找,可见没有Icon的网站是多么的业余啊." ...

  2. Golang基础(一)

    1. 变量声明与赋值 // var.go package main import "fmt" var a string var b bool var c string = &quo ...

  3. 口胡:[HNOI2011]数学作业

    题面 一开始看这题看了好久--觉得这题不可做. 结果是看错题了,我居然看着一段长长的C开头的单词,然后就觉得这是卡特兰数--不知道我在想些什么-- 观察到对于 i = 1~9 : f[i] = f[i ...

  4. Gradle及eclipse插件安装

    1.  下载Gradle Gradle需要jdk7或以上版本,使用Java –version命令进行测试:Gradle自带了Groovy库,所以无需再安装Groovy,已经安装的Groovy会被Gra ...

  5. HDU-3974 Assign the task题解报告【dfs序+线段树】

    There is a company that has N employees(numbered from 1 to N),every employee in the company has a im ...

  6. HDU.1689 Just a Hook (线段树 区间替换 区间总和)

    HDU.1689 Just a Hook (线段树 区间替换 区间总和) 题意分析 一开始叶子节点均为1,操作为将[L,R]区间全部替换成C,求总区间[1,N]和 线段树维护区间和 . 建树的时候初始 ...

  7. Mysql千万级大表优化策略

    1.优化sql以及索引 1.1优化sql 1.有索引但未被用到的情况(不建议) (1)避免like的参数以通配符开头时 尽量避免Like的参数以通配符开头,否则数据库引擎会放弃使用索引而进行全表扫描. ...

  8. STL源码分析-list

    http://note.youdao.com/noteshare?id=81492dc45602618344edc838ef104581

  9. 防止apk反编译的技术分析浅谈--内存修改器篇

    声明: 1.本帖转载自http://jingyan.baidu.com/article/a24b33cd509eb719fe002b94.html,仅供自用,勿喷 Apk反编译修改器有很多.拿其中的比 ...

  10. git查看/修改 用户名和邮箱

    用户名和邮箱地址的作用 用户名和邮箱地址是本地git客户端的一个变量,不随git库而改变. 每次commit都会用用户名和邮箱纪录. github的contributions统计就是按邮箱来统计的. ...