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…

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…

Matplotlib绘图一般用于数据可视化 常用的图表有: 折线图 散点图/气泡图 条形图/柱状图 饼图 直方图 箱线图 热力图 需要学习的不只是如何绘图,更要知道什么样的数据用什么图表展示效果最好 import matplotlib.pyplot as plt 折线图 折线图用于显示随时间或有序类别的变化趋势 x = [1,2,3,4,5,6] # x轴坐标 y = [3,5,1,8,4,9] # y轴坐标 plt.plot(x, y) [<matplotlib.lines.Line2D at…

//2019.07.22pyhton中matplotlib模块的应用pyhton中matplotlib是可视化图像库的第三方库,它可以实现图像的可视化,输出不同形式的图形1.可视化图形的输出和展示需要调用matplotlib第三方库的函数plt.show(),它的功能类似于print,相当于打印出自己需要输出的可视化图像,当然也可以用一些特殊的输出语句如下:%matplotlib.notebook%matplotlib.inline2.对于一般的二维图像输出可以用函数plt.plot(x,y)来…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

2015-09-06虚拟机网络设置.wmv: curl     获取在命令行显示的网页 dhclient     分配ip地址 ifdown eth0     关闭网卡eth0 ifup eh0     开启网卡eth0 ifconfig -a     查看所有网卡设备 service network restart dhclient   获取ip命令 rout -n     查看网关         命令行光标移动快捷键: Ctrl+a     移动光标到行首 Ctrl+e     移动光标到…

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

二十三(Convolution和Pooling练习)  三十八(Stacked CNN简单介绍) 三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑) 五十(Deconvolution Network简单理解) 五十一(CNN的反向求导及练习)   Stacked Convolutional Auto-Encoders for Hierarchical Feature Extraction中提到的一个实验 作者认为加噪声用处不大,且max-pooling功能特别强大,大到像作者说的那样有了max-po…

Tensorflow基础知识 Tensorflow设计理念 (1)将图的定义和图的运行完全分开,因此Tensorflow被认为是一个"符合主义"的库 (2)Tensorflow中涉及的运算都要放在图中,而图的运行只发生在会话(session)中.开启会话后,就可以用数据去填充节点,进行运算.关闭会话后,就不能继续计算了.因此会话提供了操作运算和Tensor求值的环境 编程模型 边 Tensorflow的边有两种连接关系:数据依赖和控制依赖.其中实线边表示数据依赖,代表数据,即张量.张量…