本文大致记录使用caffe的一次完整流程 Process 1 下载mnist数据集(数据量很小),解压放在data/mnist文件夹中:2 运行create_mnist.sh,生成lmdb格式的数据(data+label):$CAFFEROOT/build/tools/convert_imageset 可以用来做把原始图片转换为LevelDB或者 Lmdb格式. 3 运行build/tools/caffe train --solver=examples/mnist/lenet_solver.pr…

ubuntu环境安装caffe1 安装依赖 apt-get install libatlas-base-dev apt-get install python-dev apt-get install libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev 等等等2 编译生成bin文件mv Makefile.config.example Makefile.config   #改名make or make -j2 排错:解决/boot空间不足问题 system mon…

1 传统机器学习 传统机器学习:通过人工设计特征提取器,将原始数据转化为合适的中间表示形式或者特征向量,利用学习系统(通常为分类器)可以对输入模式进行检测或者分类.流程如下: 传统机器学习的局限在于需要人工设计特征提取器,而且要求较高.而深度学习则不需要,可以由机器自动学习获取,适应性较强. 2 从表示学习到深度学习 表示学习:原始数据—>自动发现用于检测和分类的表示,如下图 : 深度学习:是一种多层表示学习方法,用简单的非线性模块构建而成:这些模块将上一层表示(从原始数据开始)转化为更高层.更…

人工智能深度学习Caffe框架介绍,优秀的深度学习架构 在深度学习领域,Caffe框架是人们无法绕过的一座山.这不仅是因为它无论在结构.性能上,还是在代码质量上,都称得上一款十分出色的开源框架.更重要的是,它将深度学习的每一个细节都原原本本地展现出来,大大降低了人们学习研究和开发的难度. 一.从Caffe的开发中了解到的用户需求:深度学习的框架总会不断改变,Caffe也会有被新框架代替的一天.但是在开发Caffe的过程中,贾扬清发现大家喜欢的框架其实有着很多相似的地方,这些闪光点拥有很长的生命周…

win7 配置微软的深度学习caffe   官方下载: https://github.com/Microsoft/caffe 然后 直接修改caffe目录下的windows目录下的项目的props文件配置支持哪些特性,然后直接打开vs的项目编译即可完成,怎一个爽字了得(nuget自动处理依赖问题) (1)注意修改python的绑定为true, (2)matlab的绑定为true, (3)usecudnn为false (4)cuda arch为compute_30 和sm_30(这个根据你自己的显…

使用anaconda3环境下的python2.7, 机器macos mojave 10.14 1.安装Xcode 首先现在app store中安装Xcode: 不然会有” framework not found vecLib “的问题出现 2.相应包安装 1.首先要安装homebrew包管理工具,在终端运行下面命令: /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/i…

1 深度学习工具汇总 (1)  caffe : 由BVLC开发的基于C++/CUDA/Python实现的卷积神经网络,提供了面向命令行.Matlab和Python的绑定接口.特性如下: A 实现了前馈卷积神经网络(CNN),不是递归网络结构(RNN) : B 速度快,利用MKL/OpenBLAS.cuBlas计算库,支持GPU加速 ; C 适合特征提取,实际上适合做二维图像数据的特征提取 ; caffe其他特性: A 完全开源,遵循BSD-2协议 ; B 提供了一整套工具集,可用于模型训练.预测…

1. 搭建的环境和代码:win7 64bit + vs2013+CUDA7.5 http://blog.csdn.net/thesby/article/details/50880802 2. 编译,制作数据集,训练参考的: http://www.cnblogs.com/denny402/tag/caffe/ http://linusp.github.io/2015/07/21/caffe-base-usage.html http://blog.csdn.NET/u013657981/articl…

背景 我们在之前的文章中介绍过如何通过PAI内置的TensorFlow框架实验基于Cifar10的图像分类,文章链接:https://yq.aliyun.com/articles/72841.使用Tensorflow做深度学习做深度学习的网络搭建和训练需要通过PYTHON代码才能使用,对于不太会写代码的同学还是有一定的使用门槛的.本文将介绍另一个深度学习框架Caffe,通过Caffe只需要填写一些配置文件就可以实现图像分类的模型训练. 关于PAI的深度学习功能开通,请务必提前阅读https://…

Caffe是一个深度学习框架,本文讲阐述如何在linux下安装GPU加速的caffe. 系统配置是: OS: Ubuntu14.04 CPU: i5-4690 GPU: GTX960 RAM: 8G 安装方法参见caffe的官方文档:http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#compilation 依赖项: CUDA:推荐7.0以上的cuda和最新的显卡驱动. BLAS:ATLAS, MKL, or OpenBLAS.C++矩阵运算库.…