Pycaffe---进行网络结构(xxx.prototxt)可视化 解决网络结构(xxx.prototxt)可视化,还可以借助python接口,编写一个类似如下的pycaffe_draw_net.py: # -*- coding: utf-8 -*- #!/usr/bin/env python import caffe import caffe.draw from caffe.proto import caffe_pb2 from google.protobuf import text_form…

Caffe---自带绘图工具(draw_net.py)绘制网络结构图(xxx.prototxt) 目录: 一,安装依赖库. 二,draw_net.py使用说明. 正文: 一,安装依赖库. 在绘制之前,需要先安装相关的依赖库1.安装GraphViz# sudo apt-get install GraphViz注意,这里用的是apt-get来安装,而不是pip. 2 .安装pydot# sudo pip install pydot用的是pip来安装,而不是apt-get安装好了,就可以调用脚本来绘制…

caffe程序是由c++语言写的,本身是不带数据可视化功能的.只能借助其它的库或接口,如opencv, python或matlab.大部分人使用python接口来进行可视化,因为python出了个比较强大的东西:ipython notebook, 现在的最新版本改名叫jupyter notebook,它能将python代码搬到浏览器上去执行,以富文本方式显示,使得整个工作可以以笔记的形式展现.存储,对于交互编程.学习非常方便. python环境不能单独配置,必须要先编译好caffe,才能编译py…

通过前面的学习,我们已经能够正常训练各种数据了.设置好solver.prototxt后,我们可以把训练好的模型保存起来,如lenet_iter_10000.caffemodel. 训练多少次就自动保存一下,这个是通过snapshot进行设置的,保存文件的路径及文件名前缀是由snapshot_prefix来设定的.这个文件里面存放的就是各层的参数,即net.params,里面没有数据(net.blobs).顺带还生成了一个相应的solverstate文件,这个和caffemodel差不多,但它多了…

目录 caffe 编译 环境 github下载caffe源码 依赖 修改源码的编译配置 报错 测试使用 pycaffe caffe matcaffe caffe 编译 环境 Ubuntu16.04 CUDA10 cuDNN gcc 5.4 g++ 5.4 大前提!! 在服务器上面装,但是没有sudo权限,所以依赖的包都只能装在自己用户下的conda环境里 按理来说这个要求应该不少吧..但是搜出来一大堆博客都是要sudo权限,动不动就卸载.升级..做不到啊..只能各种在conda里删删减减..真的…

0 引言 今天花了一天,完成了整个caffe的dockerfile编写,其支持python3.6.6,这里主要的注意点是protobuf的版本(在3.6.0之后,只支持c11),还有在制作镜像的时候注意,尽可能少的创建镜像层,并且及时在当前层删除不要的数据,以减少镜像本身大小. FROM nvidia/cuda:9.0-cudnn7-devel-centos7 COPY ./caffe /caffe # 将官网github项目下下来,并只修改里面的Makefile.config(下面列出) CO…

本文记录从零开始在CentOS7.x系统上搭建Caffe深度学习平台,并配置pycaffe环境.(由于在虚拟机上搭建,所以为CPU_ONLY模式) 1.选择CentOS7 mini版镜像安装虚拟机 镜像版本:CentOS-7-x86_64-Minimal-1511.iso 安装好虚拟机后,配置网卡,本文采用桥接模式接入局域网,能够正常访问互联网. 2.更新yum源 安装wget.net-tools等常用工具: yum install wget net-tools -y 更换国内yum源: wge…

参考:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5088399.html 这节配置python接口遇到了不少坑. 1.我是利用anaconda来配置python环境,在将caffe根目录下的python文件夹加入到环境变量这一步时遇到 问题,我用那个命令打开后不知道怎么加入export.其实可以用如下命令解决: sudo gedit ~/.bashrc 2.修改配置文件,只需修改anaconda部分,但注意!原注释中的anaconda改为anaconda2 3.在jup…

准备工具: 1. 已编译好的pycaffe 2. Anaconda(python2.7) 3. graphviz 4. pydot  1. graphviz安装 graphviz是贝尔实验室开发的一个开源的绘图工具,它可以很方便绘制结构化的图形网络,支持多种格式输出,如各种常见的图片格式(bmp.png等),PDF,SVG等. graphviz使用dot作为脚本语言,只需要在dot脚本中定义图的顶点和边,以及形状.颜色.字体.填充等样式,graphviz就可以使用合适的布局算法对图形布局,使各顶…

net.params['layername'].[0]/[1] caffe的一个程序跑完之后会在snapshot所指定的目录下产生一个后缀名为caffemode的文件,这里存放的就是我们在训练网络的时候得到的每层参数的信息. net.params['layername'][0].data #访问权重参数(num_filter,channel,weight,high net.params['layername'][1].data #访问bias,格式是(biase,) 如下所示,这里的net.pa…

Caffe学习系列——工具篇:神经网络模型结构可视化 在Caffe中,目前有两种可视化prototxt格式网络结构的方法: 使用Netscope在线可视化 使用Caffe提供的draw_net.py 本文将就这两种方法加以介绍 1. Netscope:支持Caffe的神经网络结构在线可视化工具 Netscope是个支持prototxt格式描述的神经网络结构的在线可视工具,网址:  http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html  它可以用来可…

Netscope是个支持prototxt格式描述的神经网络结构的在线可视工具,地址是here,可以用来可视化Caffe结构里prototxt格式的网络结构. Netscope使用起来也非常简单,打开这个地址:http://ethereon.github.io/netscope/#/editor,将描述神经网络结构的prototxt文件复制到编辑框里,按shift-enter,就可以直接以图形方式显示网络的结构 . 比如以mnist的LeNet网络结构为例,把Caffe中example/mnist…

现在Caffe的Matlab接口 (matcaffe3) 和python接口都非常强大, 可以直接提取任意层的feature map以及parameters, 所以本文仅仅作为参考, 更多最新的信息请参考: http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/interfaces.html 原图…

//   首先将caffe的根目录作为当前目录,然后加载caffe程序自带的小猫图片,并显示. 图片大小为360x480,三通道 In [1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import caffe caffe_root='/home/xxx/caffe/' import os,sys os.chdir(caffe_root) sys.path.insert(0,caffe_root+…

进入$CAFFE_ROOT/python: $ python draw_net.py ../models/bvlc_reference_caffenet/train_val.prototxt caffenet.jpg 若出现错误: Traceback (most recent call last): File "draw_net.py", line 8, in import caffe File "/home/zzq/下载/caffe-master/python/caffe/…

首先将caffe的根目录作为当前目录,然后加载caffe程序自带的小猫图片,并显示. 图片大小为360x480,三通道 In [1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import caffe caffe_root='/home/xxx/caffe/' import os,sys os.chdir(caffe_root) sys.path.insert(0,caffe_root+'pyth…

1.可视化工具: http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html 2.常用网络模型caffe-model之.prototxt: https://github.com/soeaver/caffe-model 3.python生成.prototxt文件工具: https://blog.csdn.net/qq_31050167/article/details/78927529 4.caffe的.prototxt文件解读 https://blog.c…

现象: 用caffe time测试网络结构,前向传播是 8 ms左右, 实际集成后运行的时候,forward耗时大概4-5ms. 输入大小是一致的. 于是开始查这个问题. 最后定位到,差别在proposal层的sort_box函数.caffe time的耗时明显比集成的多3ms左右. sort_box 用来对产生的候选框排序.用的算法是qsort. 打印出里面的数据,发现,caffe time测试的时候,里面都是0.实际的数据并不是0. 所以,qsort 对全0的运行速度,大概是O(n2)的时候…

首先总结前一节的内容. 简单的讲,就是训练并测试了快速解决方案. 转换数据格式: convert_cifar_data.exe data/cifar10 examples/cifar10 lmdb 计算平均值 compute_image_mean.exe -backend=lmdb examples/cifar10/cifar10_train_lmdb examples/cifar10/mean.binaryproto 训练网络--快速解决方案 caffe train --solver=exam…

caffe框架下的lenet.prototxt定义了一个广义上的LeNet模型,对MNIST数据库进行训练实际使用的是lenet_train_test.prototxt模型. lenet_train_test.prototxt模型定义了一个包含2个卷积层,2个池化层,2个全连接层,1个激活函数层的卷积神经网络模型,模型如下: name: "LeNet" //神经网络的名称是LeNet layer { //定义一个网络层 name: "mnist" //网络层的名称是…

caffe框架自带的例子mnist里有一个lenet_solver.prototxt文件,这个文件是具体的训练网络的引入文件,定义了CNN网络架构之外的一些基础参数,如总的迭代次数.测试间隔.基础学习率.基础学习率的更新策略.训练平台(GPU或CPU)等. # The train/test net protocol buffer definition //对训练和测试网络的定义 //网络的路径,可以使用绝对路径或者相对路径 net: "D:/Software/Caffe/caffe-master…

@tags caffe 网络结构 可视化 当拿到一份网络定义文件net.prototxt,可以用工具画出网络结构.最快速的方法是使用在线工具netscope,粘贴内容后shift+回车就可以看结果了. caffe也自带了网络结构绘制工具,需要稍微配置下,并确保你用的caffe版本中实现了网络中涉及到的层.以下是在windows下尝试并配置的步骤. 在<caffe_root>/python目录下,看起来draw_net.py脚本提供了绘制网络结构的功能.不过不能直接执行它,需要在用visual…

本文部分内容来源于CDA深度学习实战课堂,由唐宇迪老师授课 如果你企图用CPU来训练模型,那么你就疯了- 训练模型中,最耗时的因素是图像大小size,一般227*227用CPU来训练的话,训练1万次可能要超过1周的时间. 不同的网络结构,可能会有不同图片尺寸的需求,所以训练之前需要了解一下,在生成LMDB环节就直接符合上模型的数据要求. 如果你自己DIY了框架,那么不知道如何检验框架与通用框架比较,是否优质,可以去benchmarks网站,跟别人的PK一下:http://human-pose.m…

版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/54141697 本文部分内容来源于CDA深度学习实战课堂,由唐宇迪老师授课 如果你企图用CPU来训练模型,那么你就疯了… 训练模型中,最耗时的因素是图像大小size,一般227*227用CPU来训练的话,训练1万次可能要超过1周的时间. 不同的网络结构,可能会有不同图片尺寸的需求,所以训练之前需要了…

一.介绍 bvlc_reference_caffenet网络模型是由AlexNet的网络模型改写的,输入图片尺寸大小为227x227x3,输出的为该图片对应1000个分类的概率值. 介绍参考:caffe/models/bvlc_reference_caffenet at master · BVLC/caffe · GitHub  https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_reference_caffenet 二.利用pycaffe…

一.数据准备 网络结构:lenet_lr.prototxt 训练好的模型:lenet_lr_iter_10000.caffemodel 下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1uBDTKapT1yFHX4TEMaxQvQ 密码:2mla 二.利用pycaffe可视化,只需根据prototxt文件即可得到 ~/caffe/caffe/examples/mnist$ python /home/tingpan/caffe/caffe/python/draw_net.py le…

请以“仰望星空与脚踏实地”作为题目,写一篇不少于800字的文章.除诗歌外,文体不限. ——2010·北京卷 仰望星空 规范性 Caffe诞生于12年末,如果偏要形容一下这个框架,可以用"须敬如师长". 这是一份相当规范的代码,这个规范,不应该是BAT规范,那得是Google规范. 很多自称码农的人应该好好学习这份代码,改改自己丑陋的C++编程习惯. 下面列出几条重要的规范准则: ★const 先说说const问题,Google为了增加代码的可读性,明确要求: 不做修改的量(涵盖函数体内…

因工作交接需要, 要将caffe使用方法及整体结构描述清楚. 鉴于也有同学问过我相关内容, 决定在本文中写个简单的tutorial, 方便大家参考. 本文简单的讲几个事情: Caffe能做什么? 为什么选择caffe? 环境 整体结构 Protocol buffer 训练基本流程 Python中训练 Debug Caffe能做什么? 定义网络结构 训练网络 C++/CUDA 写的结构 cmd/python/Matlab接口 CPU/GPU工作模式 给了一些参考模型&pretrain了的weigh…

近期在用caffe玩一些数据集,这些数据集是从淘宝爬下来的图片.主要是想研究一下对女性衣服的分类. 以下是一些详细的操作流程,这里总结一下. 1 爬取数据.写爬虫从淘宝爬取自己须要的数据. 2 数据预处理.将图片从jpg,png格式转为leveldb格式.由于caffe的输入层datalayer是从leveldb读取的.这一步自己基于caffe写了个工具实现转换. 转换命令样例: ./convert_imagedata.bin /home/linger/imdata/skirt_train/ /…

因工作交接须要. 要将caffe用法及总体结构描写叙述清楚. 鉴于也有同学问过我相关内容, 决定在本文中写个简单的tutorial, 方便大家參考. 本文简单的讲几个事情: Caffe能做什么? 为什么选择caffe? 环境 总体结构 Protocol buffer 训练基本流程 Python中训练 Debug Caffe能做什么? 定义网络结构 训练网络 C++/CUDA 写的结构 cmd/python/Matlab接口 CPU/GPU工作模式 给了一些參考模型&pretrain了的weigh…