Tutorial: Implementation of Siamese Network with Caffe, Theano, PyTorch, Tensorflow  Updated on 2018-07-23 14:33:23 1. caffe version:  If you want to try this network, just do as the offical document said, like the following codes:   --- title: Siame…

torch 入门1.安装环境我的环境mac book pro 集成显卡 Intel Iris不能用 cunn 模块,因为显卡不支持 CUDA2.安装步骤: 官方文档 (1).git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive(2).cd ~/torch; bash install-deps;(3)../install.sh(4).source /etc/profile 3.使用终端输入 th 进入 torch she…

原文发布于我的微信公众号: GeekArtT. 从CFA到如今的Data Science/Deep Learning的学习已经有一年的时间了.期间经历了自我的兴趣.擅长事务的探索和试验,有放弃了的项目,有新开辟的路线,有有始无终的遗憾,也有还在继续的坚持.期间有数不清的弯路.失落,有无法一一道明的挫败和孤独,也有每日重复单调训练而积累起来的自信与欣喜.和朋友聊天让我意识到,将我目前所摸索到的一些材料和路径分享出来,使其他想要进入这个领域的人或者仅仅是兴趣爱好者能够少走一些弯路,大概是有些意义的.…

1. 利用tensorboard看loss: tensorflow和pytorch环境是好的的话,链接中的logger.py拉到自己的工程里,train.py里添加相应代码,直接能用. 关于环境,小小折腾了下,大概一小时: 大概一年前用过tensorflow, mac里的环境还在,当时装的虚拟环境,由于工程中用到了caffe,在虚拟环境中编译caffe,去掉之前工程中用的caffe路径,把虚拟环境中的caffe路径添加到虚拟环境下的pythonpath export PYTHONPATH=/Us…

第一节视频的主要内容: Fei-Fei Li 女神对Computer Vision的整体介绍.包括了发展历史中的重要事件,其中最为重要的是1959年测试猫视觉神经的实验. In 1959 Harvard neurophysiologists David H. HubelOffsite Link and Torsten WieselOffsite Link, inserted a microelectrodeOffsite Link into the primary visual cortexOf…

在单GPU下,所有这些工具集都调用cuDNN,因此只要外层的计算或者内存分配差异不大其性能表现都差不多. Caffe: 1)主流工业级深度学习工具,具有出色的卷积神经网络实现.在计算机视觉领域Caffe仍然是最流行的工具包,他有很多扩展,但是由于 一些遗留的架构问题,它对递归网络和语言建模的支持很差.此外,在caffe种图层需要使用C++定义,而网络则使用protobuf定义. 2)caffe支持pycaffe接口,但这仅仅是用来辅助命令行接口的,而即便是是使用pycaffe也必须使用Proto…

系统配置: Ubuntu14.04(x64) CUDA8.0 cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz(Tensorflow依赖) Anaconda 1. Torch安装 Torch是深度学习一个非常好的框架,使用人也特别多,之前一直使用caffe进行实验,最近一个实验需要在Torch下面跑,所以借此机会安装一下torch. Torch的官方文档已经说的非常详细,安装可以直接按照官方文档进行,官方文档戳我. 首先从github中down下来torch,放在-/torch文件夹下面…

  Caffe Torch Theano TensorFlow Language C++, Python Lua Python Python Pretrained Yes ++ Yes ++ Yes (Lasagne) Inception Multi-GPU: Data parallel Yes Yes Yes Yes Multi-GPU: Model parallel No Yes Experimental Yes (best) Readable source code Yes (C++) Y…

apply weightDecay,L2 REGULARIZATION_LOSSES weights = tf.get_collection(tf.GraphKeys.TRAINABLE_VARIABLES) for w in weights: print(w) l2r = tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.001) tf.contrib.layers.apply_regularization(l2r,weights) tf.get_collection(tf…

https://blog.csdn.net/zz2230633069/article/details/82669546 2018年09月12日 22:56:50 一只tobey 阅读数:727   1.numpy类型:numpy.ndarray  对于图片读取之后(H,W,C)或者(batch,H,W,C) (1)在元素总数不变的情况下:numpy类型的可以直接使用方法numpy.reshape任意改变大小,numpy.expand_dims增加维度,大小是1(这个函数可以参考numpy.exp…