1 前言 Caffe对于像我这样的初学者来说是一款非常容易上手的深度学习框架.关于用Caffe跑自己的数据这样的博客已经非常多,感谢前辈们为我们提供的这么好的学习资源.这里我主要结合我所在的行业,说下如何对跑通具有多通道多格式的遥感数据. 2 数据准备 Caffe封装的非常好,要想将我们的数据运用于Caffe上,我们唯一要做的工作就是准备好Caffe支持的数据输入格式(leveldb/lmdb). Caffe解决方案下有一个工程convert_imageset为我们提供了接口,主要是将图像文件转…

windows下检验caffe是否配置正确:(注:不考虑搭建caffe的编译环境,而是直接使用caffe官网提供的二进制文件) windows版本源码以及二进制库文件下载地址:https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows #encoding: utf-8 import numpy as np;import sys,os;# 注意下面的目录结构,根据自己的实际情况修改即可caffe_root='D:/env/Caffe/caffe/';sys.path.in…

出现这个问题的原因是因为文件下载到一半就中断了,解决办法是删除datasets中下载到一半的数据包. 下面以我遇到的问题为例: 我下载数据下载到最后一个包就没有反应了,于是我强制终止了运行,可能是因为网络问题,到后面我再运行发现疯狂报错... 搜了很多博客,有的说删掉tmp文件夹下的文件,有的说删除掉dataset下的文件,但是后来我发现每个人的问题不一样,下载文件的目录可能也不同. 在Windows下查看已下载的MNIST数据文件 上图中画圈的位置有个Keras,我的datasets就是在Ke…

本文详细介绍,如何用caffe跑自己的图像数据用于分类. 1 首先需要安装过程见 http://www.cnblogs.com/love6tao/p/5706830.html 同时依据上面教程,生成了caffe.exe 2 构建自己的数据集.分为train和val 两个数据集,本次实验为2分类任务,一个是包含汽车的图像,一个是不包含汽车图像,其中train 为训练数据集,该文件夹中图像命名格式为trainpos0000.jpg和trainneg0000.jpg,图像通过该命名方式连续编码,val…

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…

说明:大部分转载于initialneil的大作Caffe + vs2013 + OpenCV in Windows Tutorial (I) – Setup 准备工作: 1.下载CUDA7.5: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,安装完成后会自动创建变量CUDA_PATH_V7_5 2.下载boost1.56:http://sourceforge.net/projects/boost/files/boost-binaries/1.56.0/,…

0A即\n,而0D是\r,windows下换行是\n\r,因此会自动转换. 但是,这样会带来很大的问题,导致由内存写入文件中的数据和内存中不一样,还不知道是什么原因造成的. 特别是将从网络接收来的png图片用ofstream写入文件中,发现png格式已经破坏,不能打开了.…

Windows版本的caffe工具包下载地址: 点击打开链接 1. 将下载的caffe-master.zip解压到 D:\Software\Caffe 文件夹下,把 D:\Software\Caffe\caffe-master\windows 文件夹下的 CommonSettings.props.example 文件重命名为 CommonSettings.props . 2. 更改文件 CommonSettings.props里的GUP配置,把相关节点做如下更改: 3. 用VS2013打开D:\…

参考博客:http://blog.csdn.net/u013277656/article/details/75040459 在windows上编译caffe时,用vs打开后会自动加载还原NugetPackages文件夹,里面是caffe需要依赖的各种库. 费了很长时间还原完成编译时,出现错误:error MSB4062: 未能从程序集 E:\NugetPackages\OpenCV.2.4.10\build\native\private\coapp.NuGetNativeMSBuildTasks…

一般情况下,开发大数据处理程序,我们希望能够在本地编写代码并调试通过,能够在本地进行数据测试,然后在生产环境去跑“大”数据. 一.nc工具 配置windows的nc端口,在网上下载nc.exe(https://eternallybored.org/misc/netcat/) 使用命令开始nc制定端口为9000(nc -L -p 9000 -v) 启动插件 二.idea中配置,代码以及设置参数 maven配置: <?xml version="1.0" encoding="…

http://www.python-excel.org/这个网站罗列了很多关于在Python下操作Excel文件的信息,这里选择了其介绍的第一个模块xlrd . xlrd 0.9.2版本跨平台同时支持.xls和.xlsx后缀的Excel,非常适合用来处理Excel数据. 系统环境:Microsoft Windows XP SP3 Python版本:Python 3.3.2 http://www.python.org/getit/ xlrd模块:xlrd 0.9.2 https://pypi.py…

在win10机子上装了caffe,感谢大神们的帖子,要入坑caffe-windows的朋友们看这里,还有这里,安装下来基本没什么问题. 好了,本博文写一下使用caffe测试mnist数据集的步骤. 1. 下载mnist数据集. 不太看得懂get_mnist.ps1文件,并且运行无效,所以选择直接从mnist官网下载数据集.下载后解压,从解压后的文件夹提取出四个文件,放在caffe根目录下<caffe-root>\data\mnist下,例如E:\caffe-windows\data\mnist…

一.编译caffe的matlab接口 在我的这篇博客windows-caffe配置已经说了怎么编译了,这里就略过了. 编译成功后,会得到如下图所示文件: matlab接口就在matcaffe文件夹里.进入如下图所示目录,如果生成了caffe_mexw64文件,则说明matlab接口编译成功了. 二.配置 1.先在系统环境变量(path)里添加:D:\caffe-microsoft\caffe-master\Build\x64\Release 2.在matlab里添加文件夹:D:\caffe-mi…

解决方案来自http://blog.csdn.net/u012556077/article/details/50353818…

@tags: caffe python 在windows下配置caffe后,跑mnist手写数字识别的例子.发现train_lenet.sh不能运行. 那就写个python脚本替代吧. step1 定义两个环境变量,请自行添加并替换成你的目录: caffe_build D:\lib\caffe-master\Build\x64\Release caffe_root D:\lib\caffe-master step2 在\examples\mnist\下新建train_lenet.py: # tr…

@tags caffe 在windows下使用caffe时,如果先前没有啥经验,会考虑按照官方文档中的例子跑一跑.比如mnist手写数字识别. 然后就会遇到这个问题:windows下怎么执行/examples/mnist/create_mnist.sh呢? 当然,你需要先编译了convert_mnist_data子项目,以及下载了mnist数据集. ok,要执行的脚本create_mnist.sh是shell语法,不妨转写为python # create_mnist.py # by ChrisZ…

http://blog.csdn.net/naaaa/article/details/52118437 标签: windowsvs2013caffecifar10 2016-08-04 15:33 1316人阅读 评论(1) 收藏 举报  分类: caffe 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 1.下载vs2013,安装 http://download.microsoft.com/download/0/7/5/0755898A-ED1B-4E11-BC04-6B9B7D82B1…

@tags caffe python windows下配置caffe后,create_cifar10.sh无法执行,因为是shell脚本.那就看懂脚本意思,用python重写一个: # create_cifar10.py # by ChrisZZ import os import shutil EXAMPLE="examples\\cifar10" DATA="data\\cifar10" DBTYPE="lmdb" print "Cr…

之前写了一篇<基于Python的GRIB数据可视化>的文章,好多博友在评论里问我Windows系统下如何读取GRIB数据,在这里我做一下说明. 一.在Windows下Python为什么无法读取GRIB 大家在windows系统不能读取GRIB数据的主要原因是,GRIB_API在Windows下无法编译安装,从而导致pygrib安装失败.我曾经也为这个问题苦恼了很久,也到ECMWF论坛里找了很久,也给ECMWF发了邮件,回应我没有做Windows版本的打算,所以在Windows下直接用pygri…

一.Windows下caffe的配置: 1. 下载caffe官网提供的开发包,https://github.com/microsoft/caffe 2. 将caffe-master目录下的Windows中的文件CommonSettings.props.example后缀名改为CommonSettings.props.如下: 3. 由于我们不用GPU,因此要修改CommonSettings.props配置文件第7行修改为true,第八行修改为false. 4. 双击Windows下的caffe.s…

对于caffe的系统一般使用linux系统,当然也有windows版本的caffe,不过如果你一开始使用了windows下面的caffe,后面学习的过程中,会经常遇到各种错误,网上下载的一些源码.模型也往往不能快速的跑起来,因为貌似caffe的官方只提供了linux版本,而且caffe在不断的快速迭代更新中,如果不使用原版的话,后面编译出现什么问题,自己怎么错的,自己都不知道.本篇博文主要讲解快速搭建caffe环境: 电脑系统:ubuntu 14.04 显卡:GTX 850 在ubuntu下要完…

缘起 在linux下,最早用的比较工具是vim,这是作为一个vimer的自尊(其实没有关系吧).终于有一天,在比较同一个项目的两个版本的时候,比较了两三个文件后,看着vim里面花花绿绿的颜色,实在是受不了了.而且比较的结果也让人迷惑.两边明明是一样的,却显示为不一样.我决定另寻出路. 在git中,推荐的比较工具是meld,那就这个好了,也不管是不是因为是不是按照字母序排的. 一用之下,效果甚好.颜色整体偏浅,恰到好处.而且缺少,增加用一个插入的图形化表示,很直观形象,一看就明白了.还有比较文件夹…

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https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/51248736 Windows下Python多版本共存 Python数据科学安装Numby,pandas,scipy,matpotlib等(IPython安装pandas) 0.0 因为公司项目,需要Python两个版本共存开发,一个2.7x用来处理空间数据主要配合ArcGIS,而另一个3.5x用来做算法应用.因此就必须在计算机中共存2.7x和3.5x版本的.这次解决共存后记录下来过程,分享给大家.…

Windows下Python多版本共存 Python数据科学安装Numby,pandas,scipy,matpotlib等(IPython安装pandas) 0.0 因为公司项目,需要Python两个版本共存开发,一个2.7x用来处理空间数据主要配合ArcGIS,而另一个3.5x用来做算法应用.因此就必须在计算机中共存2.7x和3.5x版本的.这次解决共存后记录下来过程,分享给大家. 1.0 下载Python2.7x和Python3.5x版本 2.0 安装Python2.7x和Python3.5…

   一. 装完caffe当然要来跑跑自带的demo,在examples文件夹下. 先来试试用于手写数字识别的mnist,在 examples/mnist/ 下有需要的代码文件,但是没有图像库. mnist库有50000个训练样本,10000个测试样本,都是手写数字图像. caffe支持的数据格式为:LMDB LEVELDB IMDB比LEVELDB大,但是速度更快,且允许多种训练模型同时读取同一数据集. 默认情况,examples里支持的是IMDB文件,不过你可以修改为LEVELDB,后面详解…

前言:最近参加百度点石大赛,完成商家招牌的分类和检测,把实验过程简单记录下来,具体步骤如下. 环境配置:windows下的visual studio2013和caffe(cpu版本)环境搭建请看我另一篇博客:http://www.cnblogs.com/wmr95/articles/9021748.html 下面写写具体实验流程: 1.首先把比赛平台下的数据集下载放到caffe-master路径下data文件夹中,如图: 首先数据提供的是train和test图片数据及label的txt文件,具体…

本文大多转载自 http://blog.csdn.net/guoyk1990/article/details/52909864,加入部分自己实战心得. 1.环境:windows 7\VS2013 2.caffe-windows准备 (1)下载官方caffe-windows并解压,将 .\windows\CommonSettings.props.example备份,并改名为CommonSettings.props.如图4所示: 图 4:修改后的CommonSettings.props文件 附带说明…

关键字:Windows.cpu模式.Python.faster-rcnn.demo.py 声明:本篇blog暂时未经二次实践验证,主要以本人第一次配置过程的经验写成.计划在7月底回家去电脑城借台机子试试验证步骤的正确性,本blog将根据实际遇到的问题持续更新.另外blog中除提到的下载链接外我还会给出网盘链接方便下载,包括我的整个工程的网盘链接.如果有些报错解决不了可直接拿本人的相关文件替换,本篇blog具有较高的参考性. 本人微软版caffe工程     下载链接:http://pan.bai…

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…