caffe.bin :command line brew usage : caffe  <command><args> commands: train:  训练或者微调一个网络 test: 对一个模型打分测试 device_query:   显示GPU诊断信息 time:   评估模型执行时间 Flags from tools/caffe.cpp: -gpu (可选参数,给定时运行在GPU模式,'-gpu all' 则表示运行在所有可用的GPU设备上,此时真正训练批量大小是N×B,…

在搭建caffe的环境时出现错误: .build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.h:23:35: fatal error: google/protobuf/arena.h: 没有那个文件 错误原因,在caffe安装之前安装了annoconda3.6的版本,版本中自带了protobuf3.x版本,对caffe的编译环境产生了影响 解决办法:重新下载protobuf2.x版本,在Makefile文件中进行相关的设置即可…

You need to generate caffe.pb.h manually using protoc as follows. # In the directory you installed Caffe to protoc src/caffe/proto/caffe.proto --cpp_out=. mkdir include/caffe/proto mv src/caffe/proto/caffe.pb.h include/caffe/proto…

caffe编译过程中遇到的为问题: fatal error: caffe/proto/caffe.pb.h: No such file or directory 解决方法: 用protoc从caffe/src/caffe/proto/caffe.proto生成caffe.pb.h和caffe.pb.cc,先进入your_path/include/caffe目录下新建文件夹,命名为proto. protoc --cpp_out=your_path/caffe-master/include/caff…

01-learning-Lenet, 主要讲的是 如何用python写一个Lenet,以及用来对手写体数据进行分类(Mnist).从此教程可以知道如何用python写prototxt,知道如何单步训练网络,以及采用单步训练的方法来获取每一步训练的loss和accuracy,用来绘制曲线图. 其实并没有官方教程一说,只是在caffe/example/下有 00-classification.ipynb: 01-learning-lenet.ipynb: 02-fine-tuning.ipynb:…

00-classification 主要讲的是如何利用caffenet(与Alex-net稍稍不同的模型)对一张图片进行分类(基于imagenet的1000个类别) 先说说教程到底在哪(反正我是找了半天也没发现...) 其实并没有官方教程一说,只是在caffe/example/下有 00-classification.ipynb: 01-learning-lenet.ipynb: 02-fine-tuning.ipynb: 等等一些列 ipython notebook文件,里面就是一些examp…

$ ./build/tools/caffe.bin caffe.bin: command line brew usage: caffe <command><aegs> commands: train 训练或微调一个模型 test 对一个模型打分 device_query 显示GPU诊断信息 time 评估模型执行时间 Glags from tools/caffe.cpp: -gpu (可选参数,给定时运行在GPU模式,'-gpu all' 则表示运行在所有可用GPU设备上,此时真正…

为了程序的简洁,在caffe中是不带练习数据的,因此需要自己去下载.但在caffe根目录下的data文件夹里,作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件,我们只需要联网,运行这些脚本文件就行了. 注意:在caffe中运行所有程序,都必须在根目录下进行,否则会出错 1.mnist实例 mnist是一个手写数字库,由DL大牛Yan LeCun进行维护.mnist最初用于支票上的手写数字识别, 现在成了DL的入门练习库.征对mnist识别的专门模型是Lenet,算是最早的cnn模型了. mnist数据训…

网上的caffe的安装教程繁杂而散乱,对初学者很不友好,尤其对该框架理解不深的童鞋.总的来说,caffe的安装不外乎几个固定的步骤,对每一步有了一定的理解,安装只是time-consuming的问题!关键是自己要理解每一步是做什么的,最起码要有思维惯性.对Ubuntu活Redhat等,都是大同小异. [一]安装相关依赖包 1.编译工具等,如gcc(对版本有要求),git.python-pip等: 2.编译依赖包,如cuda/cudnn/hdf5等,具体参考官网: ps:若有sudo权限,需要下载…

1.caffe主页,有各种tutorial. 2.Evan Shelhamer的tutorial,包括视频.…