Caffe学习系列(12):训练和测试自己的图片   学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了goo…

学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了…

学习caffe的目的,不是简单的做几个练习,最终还是要用到自己的实际项目或科研中.因此,本文介绍一下,从自己的原始图片到lmdb数据,再到训练和测试模型的整个流程. 一.准备数据 有条件的同学,可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-images,下载imagenet图片来训练.但是我没有下载,一个原因是注册账号的时候,验证码始终出不来(听说是google网站的验证码,而我是上不了google的).第二个原因是数据太大了... 我去网上找了…

使用http://www.cnblogs.com/573177885qq/p/5804863.html中的图片进行训练和测试. 整个流程差不多,fine-tune命令: ./build/tools/caffe train -solver examples/money_test/fine_tune/solver.prototxt -weights models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel 因为是用别人训练好的…

卷积神经网络在本质上是一种输入到输出的映射,它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系,而不需要任何输入和输出之间精确的数学表达式,只要用已知的模式对卷积神经网络加以训练,网络就具有输入.输出之间映射的能力. 其训练算法与传统的BP算法类似,主要分4步,可分为2个阶段: 第一阶段,前向传播阶段: (1)从样本集中取一个样本,将样本输入网络: (2)计算相应的实际输出. 在此阶段,信息从输入层经过逐级的变换,传送到输出层.这个过程也是网络在完成训练后正常运行时执行的过程. 第二阶段,后向传播阶段:…

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72861152 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/  官方文档:https://keras.io/  文档主要是以keras2.0. 训练.训练主要就”练“嘛,所以堆几个案例就知道怎么做了. . . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Ap…

论文<BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding> 以下陆续介绍bert及其变体(介绍的为粗体) bert自从横空出世以来,引起广泛关注,相关研究及bert变体/扩展喷涌而出,如ELECTRA.DistilBERT.SpanBERT.RoBERTa.MASS.UniLM.ERNIE等. 由此,bert的成就不仅是打破了多项记录,更是开创了一副可期的前景. 1, Bert 在看b…

[源码解析] 分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础 目录 [源码解析] 分布式训练Megatron (1) --- 论文 & 基础 0x00 摘要 0x01 Introduction 1.1 问题 1.2 数据并行 1.3 模型并行 1.3.1 通信 1.3.2 张量并行 1.3.3 流水线并行 1.4 技术组合 1.5 指导原则 0x02 张量模型并行(Tensor Model Parallelism) 2.1 原理 2.1.1 行并行(Row Parallelis…

WSDM(Web Search and Data Mining,读音为Wisdom)是业界公认的高质量学术会议,注重前沿技术在工业界的落地应用,与SIGIR一起被称为信息检索领域的Top2. 刚刚在墨尔本结束的第12届WSDM大会传来一个好消息,由美团搜索与NLP部NLP中心的刘帅朋.刘硕和任磊三位同学组成的Travel团队,在WSDM Cup 2019大赛 “真假新闻甄别任务” 中获得了第二名的好成绩.队长刘帅朋受邀于2月15日代表团队在会上作口头技术报告,向全球同行展示了来自美团点评的解决方…

[论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 Google Weight Sharding 目录 [论文翻译] 分布式训练 Parameter sharding 之 Google Weight Sharding 0x00 摘要 0x01 引文 0x02 XLA背景知识 2.1 All-reduce. 2.2 算子融合 0x03 权重更新分片 3.1 All-reduce分解 3.2 挑战 0x04 图转换 4.1 分片表示 4.1.1 数据格式化 4.1.2 Non-ele…