net.fc3 = caffe.layers.InnerProduct(net.pool1, num_output=1024, weight_filler=dict(type='xavier'), bias_filler=dict(type='constant',value=0)) 输出: layer { name: "fc3" type: "InnerProduct" bottom: "pool1" top: "fc3" i…

# 编写一个函数,将二进制的均值转换为python的均值 def convert_mean(binMean,npyMean): blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto() bin_mean = open(binMean, 'rb' ).read() blob.ParseFromString(bin_mean) arr = np.array( caffe.io.blobproto_to_array(blob) ) npy_mean = arr[0] np.sa…

import sys import os sys.path.append("/projects/caffe-ssd/python") import caffe net = caffe.NetSpec() net.data, net.label = caffe.layers.Data( name="InputData", source="train_lmdb", backend = caffe.params.Data.LMDB, batch_siz…

import sys sys.path.append('/projects/caffe-ssd/python') import caffe4 net = caffe.NetSpec() 一.ImageData Layer net.data ,net.label = caffe.layers.ImageData( name="InputData" source="train.txt", batch_size=32, new_width=48, new_height=4…

net.bn = caffe.layers.BatchNorm( net.conv1, batch_norm_param=dict( moving_average_fraction=0.90, #滑动平均的衰减系数,默认为0.999 use_global_stats=False, #如果为真,则使用保存的均值和方差,否则采用滑动平均计算新的均值和方差. # 该参数缺省的时候,如果是测试阶段则等价为真,如果是训练阶段则等价为假. eps=1e-5 #分母附加值,防止除以方差时出现除0操作,默认为1…

对于convolution: output = (input + 2 * p  - k)  / s + 1; 对于deconvolution: output = (input - 1) * s + k - 2 * p; net.deconv = caffe.layers.Deconvolution( net.conv1, param={"lr_mult": 1, "decay_mult": 1}, convolution_param=dict( num_output…

一.显示各层 # params显示:layer名,w,b for layer_name, param in net.params.items(): print layer_name + '\t' + str(param[0].data.shape), str(param[1].data.shape) # blob显示:layer名,输出的blob维度 for layer_name, blob in net.blobs.items(): print layer_name + '\t' + str(…

#以SSD的检测测试为例 def detetion(image_dir,weight,deploy,resolution=300): caffe.set_mode_gpu() net = caffe.Net(weight,deploy,caffe.TEST) transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape}) transformer.set_transpose('data',(2,0,1)) tra…

# 设定图片的shape格式为网络data层格式 transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape}) # 改变维度的顺序,由原始图片维度(width, height, channel)变为(channel, width, height) transformer.set_transpose('data', (2,0,1)) # 减去均值,注意要先将binaryproto格式均值文件转换为npy格式[此…

# 训练设置 # 使用GPU caffe.set_device(gpu_id) # 若不设置,默认为0 caffe.set_mode_gpu() # 使用CPU caffe.set_mode_cpu() # 加载Solver,有两种常用方法 # 1. 无论模型中Slover类型是什么统一设置为SGD solver = caffe.SGDSolver('/home/xxx/data/solver.prototxt') # 2. 根据solver的prototxt中solver_type读取,默认为…

from caffe.proto import caffe_pb2 s = caffe_pb2.SolverParameter() path='/home/xxx/data/' solver_file=path+'solver.prototxt' #solver文件保存位置 s.train_net = path+'train.prototxt' # 训练配置文件 s.test_net.append(path+'val.prototxt') # 测试配置文件 s.test_interval = 7…

net.acc = caffe.layers.Accuracy(net.fc3,net.label) 输出: layer { name: "acc" type: "Accuracy" bottom: "fc3" bottom: "label" top: "acc" }…

net.loss = caffe.layers.SoftmaxWithLoss(net.fc3, net.label) 输出: layer { name: "loss" type: "SoftmaxWithLoss" bottom: "fc3" bottom: "label" top: "loss" }…

net.mylrn = caffe.layers.LRN(net.pool1,local_size=5,alpha=1e-4,beta=0.75) 输出: layer { name: "mylrn" type: "LRN" bottom: "pool1" top: "lrn" lrn_param { local_size: 5 alpha: 9.99999974738e-05 beta: 0.75 } }…

net.pool1 = caffe.layers.Pooling(net.myconv, pool=caffe.params.Pooling.MAX, kernel_size=2, stride=2) 输出: layer { name: "pool1" type: "Pooling" bottom: "myconv" top: "pool1" pooling_param { pool: MAX kernel_size: 2 s…

1.Convolution层: 就是卷积层,是卷积神经网络(CNN)的核心层. 层类型:Convolution lr_mult: 学习率的系数,最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr.如果有两个lr_mult, 则第一个表示权值的学习率,第二个表示偏置项的学习率.一般偏置项的学习率是权值学习率的两倍. 在后面的convolution_param中,我们可以设定卷积层的特有参数. 必须设置的参数: num_output: 卷积核(filter)的个数 ke…

之前有介绍过基于tensorflow的openpose版本安装,但是我觉得没有caffe框架那么好用,很多功能也实现不了,比如调节net_resolution的调节,通过调节分辨率来提高检测的精确性和检测速度.还有手.脸和足的关键点识别,这些目前来说,tensorflow版本都没有涉及到.所以寻求caffe框架好处多多,希望想进行大型项目开发的小伙伴还是选择caffe版本的,源码是c+.如果本身不太了解c++的小伙伴们,可以采用python api进行项目开发. 如果本文有讲的不清楚的地方,可以…

Python API vs C++ API of TensorRT 本质上,C++ API和Python API应该在支持您的需求方面接近相同.pythonapi的主要优点是数据预处理和后处理都很容易使用,因为您可以使用各种库,如NumPy和SciPy.              在安全性很重要的情况下,例如,在汽车中,C++ API应该被使用.有关C++ API的更多信息,请参见使用C++ API. 有关如何使用Python优化性能的更多信息,请参阅how Do I optimize My P…

Appium python api 根据testerhome的文章,再补充一些文章里面没有提及的API [TOC] [1]find element driver 的方法 注意:这几个方法只能通过self.driver调用 find_element_by_android_uiautomator def find_element_by_android_uiautomator(self, uia_string): """Finds element by uiautomator in…

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://home.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 因为利用Pyhon来做数据的预处理比较方便,因此在data_layer选择上,采用了MemoryDataLayer,可以比较方便的直接用Python 根据set_input_array进行feed数据,然后再调用solver进行step就可以了.说一下我碰到的问题,当时检查了一下感觉没有哪里出错,但是报 Segmentation Fault(Core Abor…

The novaclient Python API Usage First create a client instance with your credentials: >>> from novaclient.client import Client >>> nova = Client(VERSION, USERNAME, PASSWORD, PROJECT_ID, AUTH_URL) Here VERSION can be: 1.1, 2 and 3. Altern…

Openstack python api 学习文档 转载请注明http://www.cnblogs.com/juandx/p/4953191.html 因为需要学习使用api接口调用openstack,所以上一篇写了一些使用openstack的纯api调用的方法, 但是openstack还提供了更好的python的api,只需要python的包即可,感觉更好使用. 对于compute的api,包是放在了/usr/lib/python2.7/site-packages/novaclient/目录,…

Caffe Python特征抽取 转载 http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ Caffe大家一般用到的深度学习平台都是这个,关于Caffe的训练通常一般都可以通过一些命令来执行,但是在deploy阶段,如果是做实际的工程,那么C++接口用得会相对比较多.但是Caffe是支持Python和Matlab接口的,所以用Python来做一些相关的特征的处理以及额外的任务比较方便 这里我主要是结合了Caffe官网的例程,当然它给的例程是参照的Ipyt…

代码 import json def main(): # python API列表 https://www.botvs.com/bbs-topic/443 #状态信息 LogStatus("hello world LogStatus"); LogStatus('这是一个普通的状态提示'); LogStatus('这是一个红色字体的状态提示 #ff0000'); LogStatus('这是一个多行的状态信息\n我是第二行'); #休眠1000毫秒,即1秒 Sleep(1000); Sle…

摘要:在Spark开发中,由于需要用Python实现,发现API与Scala的略有不同,而Python API的中文资料相对很少.每次去查英文版API的说明相对比较慢,还是中文版比较容易get到所需,所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版,并亲测Demo的代码.在此记录一下,希望对那些对Spark感兴趣和从事大数据开发的人员提供有价值的中文资料,对PySpark开发人员的工作和学习有所帮助.   官网地址:http://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/python…

摘要:在Spark开发中,由于需要用Python实现,发现API与Scala的略有不同,而Python API的中文资料相对很少.每次去查英文版API的说明相对比较慢,还是中文版比较容易get到所需,所以利用闲暇之余将官方文档翻译为中文版,并亲测Demo的代码.在此记录一下,希望对那些对Spark感兴趣和从事大数据开发的人员提供有价值的中文资料,对PySpark开发人员的工作和学习有所帮助. 官网地址:http://spark.apache.org/docs/1.6.2/api/python/p…

HBase Python API HBase通过thrift机制可以实现多语言编程,信息通过端口传递,因此Python是个不错的选择 吐槽 博主在Mac上配置HBase,奈何Zoomkeeper一直报错,结果Ubuntu虚拟机上10min解决--但是虚拟机里没有IDE写Java代码还是不方便,因此用Mac主机连接虚拟机的想法孕育而生,这样又可以愉快地使用主机的IDE了~ 一.服务端启动Hbase Thrift RPC HBase的启动方式有很多,这里不再赘述,Ubuntu启动HBase之后,启动…

参考链接: http://www.cnblogs.com/yixuan-xu/p/5858595.html http://www.cnblogs.com/zf-blog/p/6139044.html http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/51355143?locationNum=6&fps=1 http://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/52980102 搭建一个完整的运行环境,…

在Windows上用了一个学期的caffe了.深感各种不便,于是乎这几天在ubuntu上配置了caffe和它的python接口,现在记录配置过程,亲测可用: 环境:ubuntu16.04 , caffe , ipython notebook 参考博客(Ipython notebook安装):http://blog.csdn.net/duxu24/article/details/52353555 参考博客(caffe安装):http://blog.csdn.net/u010417185/artic…

原文:https://docs.blender.org/api/blender_python_api_current/info_overview.html Python in Blender  Blender中的Python Blender嵌入了一个Python解释器,它由Blender启动并保持活跃.这个解释器运行脚本以绘制用户界面,并用于一些Blender的内部工具. 这是一个典型的Python环境,因此关于如何编写Python脚本的教程也将在Blender中运行脚本.Blender为Pyt…