1. MNIST数据集介绍 MNIST是一个手写数字数据库,样本收集的是美国中学生手写样本,比较符合实际情况,大体上样本是这样的: MNIST数据库有以下特性: 包含了60000个训练样本集和10000个测试样本集: 分4部分,分别是一个训练图片集,一个训练标签集,一个测试图片集,一个测试标签集,每个标签的值是0~9之间的数字: 原始图像归一化大小为28*28,以二进制形式保存 2.  Windows+caffe框架下MNIST数据集caffemodel分类模型训练及测试 1. 下载mnist数…

上一篇记录的是学习caffe前的环境准备以及如何创建好自己需要的caffe版本.这一篇记录的是如何使用编译好的caffe做训练mnist数据集,步骤编号延用上一篇 <实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >的顺序. 二:使用caffe做图像分类识别训练测试mnist数据集 1.下载MNIST数据集,MNIST数据集包含四个文件信息,见表格: 文件 内容 train-images-idx3-ubyte.gz 训练集图片 - 55000 张 训练图…

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 首先需要连网下载数据集: mnsit = input_data.read_data_sets(train_dir='./MNIST_DATA', one_hot=True) # 如果当前文件夹下没有 MNIST_DATA,会首先创建该文件夹,然后下载 mnist 数据集 训练集与测试集的划分: X_train, y_train = mnist.train.images, mnis…

说明 为何要写这篇文章 ,之前看过阿二的梦想船的<Poco::TCPServer框架解析> http://www.cppblog.com/richbirdandy/archive/2010/09/10/123994.html 无奈代码太多,看起繁琐.所以 准备 以流程图简化,便于理解.也方便自己以后使用. 本文内容 是基于window api分析的. 本文的poco是1.4.6p4 (2014-04-18)版本的. 虽然现在poco版本是1.6 但调用改动不大. poco下载地址:http:/…

看到一个很有意思的解释: 老陈有一个在外地工作的女儿,不能经常回来,老陈和她通过信件联系.他们的信会被邮递员投递到他们的信箱里. 这和Socket模型非常类似.下面我就以老陈接收信件为例讲解SocketI/O模型.select模型: 老陈非常想看到女儿的信.以至于他每隔10分钟就下楼检查信箱,看是否有女儿的信,在这种情况下,“下楼检查信箱”然后回到楼上耽误了老陈太多的时间,以至于老陈无法做其他工作. select模型和老陈的这种情况非常相似:周而复始地去检查......如果有数据......接收…

1.模型下载 1)下载新版caffe: https://github.com/BVLC/caffe 2)下载fcn代码: https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 3)将下载得到的fcn模型代码解压到caffe-master目录下 4)下载vgg16预训练好的模型和参数:http://dl.caffe.berkeleyvision.org/siftflow-fcn32s-heavy.caffemodel 放置在fcn.berkeley…

一 数据准备 二.转换为lmdb格式 1.首先,在examples下面创建一个myfile的文件夹,来用存放配置文件和脚本文件.然后编写一个脚本create_filelist.sh,用来生成train.txt和test.txt清单文件 (caffe_src) root@ranxf-TEST:/workdisk/caffe/examples# mkdir myfile(caffe_src) root@ranxf-TEST:/workdisk/caffe/examples/myfile# vim c…

最近做项目,需要用到redis相关知识.在Linux下,redis扩展安装起来很容易,但windows下还是会出问题的.因此,特此记下自己实践安装的整个过程,以方便后来人. 一,php中redis扩展安装配置 1, 首先第一点,也是最重要一点是,你要知道你的php版本信息,这会决定你的扩展文件版本.特别需要记住一点的是,redis选择x64或者x86,是以php版本的Architecture是x64或者x86决定的,跟windows操作系统无关的.本人使用的是xampp集成环境,使用phpinf…

最近做项目,需要用到redis相关知识.在Linux下,redis扩展安装起来很容易,但windows下还是会出问题的.因此,特此记下自己实践安装的整个过程,以方便后来人. 一,php中redis扩展安装配置 1, 首先第一点,也是最重要一点是,你要知道你的php版本信息,这会决定你的扩展文件版本.特别需要记住一点的是,redis选择x64或者x86,是以php版本的Architecture是x64或者x86决定的,跟windows操作系统无关的.本人使用的是xampp集成环境,使用phpinf…

#coding:utf-8 import tensorflow as tf from PIL import Image,ImageFilter from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data def imageprepare(argv): # 该函数读一张图片,处理后返回一个数组,进到网络中预测 """ This function returns the pixel values. The imput is…

# 1. 通过TFLearn的API定义卷机神经网络. import tflearn import tflearn.datasets.mnist as mnist from tflearn.layers.conv import conv_2d, max_pool_2d from tflearn.layers.estimator import regression from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connecte…

  import sys,os sys.path.append(os.pardir) import numpy as np from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from PIL import Image import tensorflow as tf def predict(): meta_path = 'ckpt/mnist.ckpt.meta' model_path = 'ckpt/mnist.ckpt' se…

# 1. 通过TensorFlow-Slim定义卷机神经网络 import numpy as np import tensorflow as tf import tensorflow.contrib.slim as slim from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # 通过TensorFlow-Slim来定义LeNet-5的网络结构. def lenet5(inputs): inputs = tf.reshape(in…

Windows 环境下基于 Redis 的 Celery 任务调度模块的实现 搭建环境: Windows-x64 10 Celery 3.1.23 Celery-with-redis 3.0 Redis-win32-win64 2.4.5   实现步骤: 1.安装 Redis 由于 Redis 并没有官方支持 Windows,因此需要在 https://github.com/MSOpenTech/redis 中下载 Redis 包. 随后,只需将对应的压缩包解压缩至相应的目录即可. 2.安装 C…

本次分类问题使用的数据集是MNIST,每个图像的大小为\(28*28\). 编写代码的步骤如下 载入数据集,分别为训练集和测试集 让数据集可以迭代 定义模型,定义损失函数,训练模型 代码 import torch import torch.nn as nn import torchvision.transforms as transforms import torchvision.datasets as dsets from torch.autograd import Variable '''下…

基于Caffe的MNIST数据集训练与测试 原创:转载请注明https://www.cnblogs.com/xiaoboge/p/10688926.html  摘要 在前面的博文中,我详细介绍了Caffe的网络结构和求解文件,还介绍了如何制作LMDB和Hdf5数据源文件.但是我们还没有完整的介绍过如何在Caffe框架下去训练一个神经网络模型,在本篇博文中我将从最经典.简单的卷积神经网络Lenet(CNN的开端)和最简单的数据集MNIST(手写数字)出发,详细介绍整个网络的训练与测试过程. 1. …

一般情况下,IO操作的行为受两种因素的影响: IO操作对象的类型(阻塞还是非阻塞) 获取IO操作结果的方式(同步还是异步). 同步就是指操作的发起和操作结果的获取由调用者完成. 异步指操作发起由调用方完成,操作结果由服务方主动告知. IO操作一般可以分为4种: 同步阻塞IO :调用方调用IO函数,并阻塞在这个函数上面. 同步非阻塞IO:调用方不断的调用IO函数,直到有”明确”的返回值. 异步阻塞IO:调用方发起IO操作后,阻塞在接收IO通知的API上. 异步非阻塞IO:调用方发起IO操作后继续其…

最近在看这本书看到Chapter 3.Classification,是关于mnist数据集的分类,里面有个代码是 from sklearn.datasets import fetch_mldata mnist = fetch_mldata('MNIST original') mnist 我十分郁闷,因为这个根本加载不出来-_-||,报了个OSError,改了data_home之后也有error,然后我按照网上的方法改data_home也没用,弄了很久最后决定自己弄这个数据集出来(气死了) 百度搜…

QTimer源码分析(以Windows下实现为例) 分类: Qt2011-04-13 21:32 5026人阅读 评论(0) 收藏 举报 windowstimerqtoptimizationcallbackobject 起源 在newsmth上看到这样一个问题: 发信人: hgoldfish (老鱼), 信区: KDE_Qt 标 题: QTimer::singleShot()的疑问 发信站: 水木社区 (Mon Apr 11 22:03:48 2011), 站内 singleShot(0, ..…

本系列分为两篇: 1.[转]windows和linux中搭建python集成开发环境IDE 2.[转]linux和windows下安装python集成开发环境及其python包 3.windows和linux中搭建python集成开发环境IDE——如何设置多个python环境 参考:http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39902327 一.安装Python集成开发环境IDE 参考[linux和windows中搭建python开发环境] 二…

windows下使用python进行网站压力测试,有两个必不可少的程序需要安装,一个是python,另一个是pylot.python是一个安装软件,用来运行python程序,而pylot则是python的一个功能插件,作用是进行网站压力测试.本文将介绍在windows下如何使用python pylot进行网站压力测试. 一.安装python2.5 如果你已经成功安装了python,那么可以忽略这步.否则,请首先正确安装python,确保能运行正常.可以看看这里,windows安装python详细…

在windows下实时监控文件变化小工具   在测试的时候,我们可能想实时监控系统打出的log信息,在unix系统上我们可以用"tail -f"实现,在windows下一般就无法做到实时查看,现在找到一个小工具实现这个功能:tail4win,他们的网址在http://www.panansoft.com,具体使用自己看看就会了.[@more@] 下载地址: http://www.bkill.com/download/154963.html#soft-downUrl   官方网站: htt…

刘勇    Email: lyssym@sina.com 本博客记录作者在工作与研究中所经历的点滴,一方面给自己的工作与生活留下印记,另一方面若是能对大家有所帮助,则幸甚至哉矣! 简介 鉴于最近在研究Hadoop编程时,为考虑编程的方便,在Windows本地编译源程序,然后直接访问Hadoop集群,这样给广大编程人员提供了极大的便利.在这个过程中积累了一些实际经验,并针对在该过程中(初级阶段)可能会遇到的问题,提供一些解决方案,希望对大家有所帮助. 环境介绍 Hadoop 集群:hadoop 2…

windows下使用python进行网站压力测试,有两个必不可少的程序需要安装,一个是python,另一个是pylot.python是一个安装软件,用来运行python程序,而pylot则是python的一个功能插件,作用是进行网站压力测试.本文将介绍在windows下如何使用python pylot进行网站压力测试. 一.安装python 如果你已经成功安装了python,那么可以忽略这步.否则,请首先正确安装python,确保能运行正常.可以看看这里,windows安装python详细教程…

一.mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集.mnist数据库官方网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ .可直接下载四个解压文件,分别对应:训练集样本.训练集标签.测试集样本和测试集标签.解压缩之后发现,其是在一个文件中包含了所有图像. 二.caffe支持的数据格式:Lmdb和Leveldb 它们都…

三:使用Caffe训练Caffemodel并进行图像分类 上一篇记录的是如何使用别人训练好的MNIST数据做训练测试.上手操作一边后大致了解了配置文件属性.这一篇记录如何使用自己准备的图片素材做图像分类.第一篇<实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >有讲过使用Caffe的背景.所以这篇记录使用的素材就是12306的验证码来进行图像识别分类. 1.准备素材 由于这里抓取到的验证码是整合后的大图.就是8张小图片合成的.由于12306的验证码大图并…

一.前言 本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程.由于博主自己也只是个在校学生,目前也写不了太深入的东西,所以准备从最基础的开始一步步来.个人的计划是分成配置和运行官方教程,利用自己的数据集进行训练和利用caffe来实现别人论文中的模型(目前在尝试的是轻量级的SqueezeNet)三步走.不求深度,但求详细.因为说实话caffe-windows的配置当初花了挺多时间的,目前貌似还真没有从头开始一步步讲起的教程,所以博主就争取试着每一步都讲清楚吧. 这里说些题外话:之所以选择Sque…

caffe中训练和测试mnist数据集都是批处理,可以反馈识别率,但是看不到单张样本的识别效果,这里使用windows自带的画图工具手写制作0~9的测试数字,然后使用caffemodel模型识别. 1. 打开画图工具,设置画板宽高为28*28,然后分别画出0~9的数字,分别保存为0~9.bmp文件. 宽高属性修改: 手写的10个数字: 画图工具保存的这10张手写数字图像是彩色三通道的,需要转换成单通道灰度图像,这个转换可以通过OpenCV完成. 2. 使用OpenCV转换灰度图像 OpenCV的…

经过前面两篇博文的学习,我们已经训练好了一个caffemodel模型,并生成了一个deploy.prototxt文件,现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测. 我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片,用来进行实验. #coding=utf-8 import caffe import numpy as np root='/home/xxx/' #根目录 deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=…

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