caffe是C++语言写的,可能很多人不太熟悉,因此想用更简单的脚本语言来实现.caffe提供matlab接口和python接口,这两种语言就非常简单,而且非常容易进行可视化,使得学习更加快速,理解更加深入. 半年前,我在学习CAFFE的时候,为了加深理解,因此写下了随笔,有了一系列的caffe学习文章.半年过去,很多人问到关于python接口和可视化的一些问题,现在有点空闲时间,就再次写下一些随笔,大家一起来学习.有些重复的内容,我就不再多讲,如果大家有兴趣可移步: 如何配置CAFFE的pyt…

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac…

如果不进行可视化,只想得到一个最终的训练model, 那么代码非常简单,如下 : import caffe caffe.set_device(0) caffe.set_mode_gpu() solver = caffe.SGDSolver('/home/xxx/data/solver.prototxt') solver.solve()…

如果不进行可视化,只想得到一个最终的训练model, 那么代码非常简单,如下 : import caffe caffe.set_device(0) caffe.set_mode_gpu() solver = caffe.SGDSolver('/home/xxx/data/solver.prototxt') solver.solve()…

深度学习的第一个实例一般都是mnist,只要这个例子完全弄懂了,其它的就是举一反三的事了.由于篇幅原因,本文不具体介绍配置文件里面每个参数的具体函义,如果想弄明白的,请参看我以前的博文: 数据层及参数 视觉层及参数 solver配置文件及参数 一.数据准备 官网提供的mnist数据并不是图片,但我们以后做的实际项目可能是图片.因此有些人并不知道该怎么办.在此我将mnist数据进行了转化,变成了一张张的图片,我们练习就从图片开始.mnist图片数据我放在了百度云盘. mnist图片数据下载:htt…

经过前面两篇博文的学习,我们已经训练好了一个caffemodel模型,并生成了一个deploy.prototxt文件,现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测. 我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片,用来进行实验. #coding=utf-8 import caffe import numpy as np root='/home/xxx/' #根目录 deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=…

以下主要是摘抄denny博文的内容,更多内容大家去看原作者吧 一 数据准备 准备训练集和测试集图片的列表清单; 二 导入caffe库,设定文件路径 # -*- coding: utf-8 -*- import caffe from caffe import layers as L,params as P,proto,to_proto #设定文件的保存路径 root='/home/xxx/' #根目录 train_list=root+'mnist/train/train.txt' #训练图片列表…

经过前面两篇博文的学习,我们已经训练好了一个caffemodel模型,并生成了一个deploy.prototxt文件,现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测. 我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片,用来进行实验. #coding=utf-8 import caffe import numpy as np root='/home/xxx/' #根目录 deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=…

caffe在训练的时候,需要一些参数设置,我们一般将这些参数设置在一个叫solver.prototxt的文件里面,如下: base_lr: 0.001 display: 782 gamma: 0.1 lr_policy: “step” max_iter: 78200 momentum: 0.9 snapshot: 7820 snapshot_prefix: “snapshot” solver_mode: GPU solver_type: SGD stepsize: 26067 test_inte…

caffe在训练的时候,需要一些参数设置,我们一般将这些参数设置在一个叫solver.prototxt的文件里面 有一些参数需要计算的,也不是乱设置. 假设我们有50000个训练样本,batch_size为64,即每批次处理64个样本,那么需要迭代50000/64=782次才处理完一次全部的样本.我们把处理完一次所有的样本,称之为一代,即epoch.所以,这里的test_interval设置为782,即处理完一次所有的训练数据后,才去进行测试.如果我们想训练100代,则需要设置max_iter为…

如果用公式  y=f(wx+b) 来表示整个运算过程的话,那么w和b就是我们需要训练的东西,w称为权值,在cnn中也可以叫做卷积核(filter),b是偏置项.f是激活函数,有sigmoid.relu等.x就是输入的数据. 数据训练完成后,保存的caffemodel里面,实际上就是各层的w和b值. 我们运行代码: deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=root + 'mnist/lenet_iter_9380.ca…

如果要把训练好的模型拿来测试新的图片,那必须得要一个deploy.prototxt文件,这个文件实际上和test.prototxt文件差不多,只是头尾不相同而也.deploy文件没有第一层数据输入层,也没有最后的Accuracy层,但最后多了一个Softmax概率层. 这里我们采用代码的方式来自动生成该文件,以mnist为例. deploy.py # -*- coding: utf-8 -*- from caffe import layers as L,params as P,to_proto…

---恢复内容开始--- 看了denny的博客,写下自己觉得简短有用的部分 想用caffe训练数据首先要学会编写配置文件: (即便是用别人训练好的模型也要进行微调的,所以此关不可跨越) 代码就不粘贴了,我只总结文字部分的内容: 1 写好各文件/数据的路径: 2 创建数据层,向上传递图像数据和标签数据: 3 卷积层:(创建层主要就是输入参数,要不怎么体现框架带来的好处,哈哈) 4 创建激活函数: 5 创建池化层: 6 创建一个全链接层:(将各单元学到的经验结合到一起,降维求特征和) 7 创建一个d…

如果要把训练好的模型拿来测试新的图片,那必须得要一个deploy.prototxt文件,这个文件实际上和test.prototxt文件差不多,只是头尾不相同而也.deploy文件没有第一层数据输入层,也没有最后的Accuracy层,但最后多了一个Softmax概率层. 这里我们采用代码的方式来自动生成该文件,以mnist为例. deploy.py # -*- coding: utf-8 -*- from caffe import layers as L,params as P,to_proto…

相信看这篇文章的都知道caffe是干嘛的了,无非就是深度学习.神经网络.计算机视觉.人工智能这些,这个我就不多介绍了,下面说说我的安装过程即遇到的问题,当然还有解决方法. 说下我的环境:1>虚拟机:VM Workstation 12 Player 2>OS:redhat7.1 虚拟机装好之后因为RedHat的yum服务是收费的,为了倒腾免费yum源看网上的教程,坑了一b,浪费了N久时间,最后得高人指点得以成功,写了个blog:redhat配置免费yum源 步入正题,安装caffe.再次建议大家…

下面是基于我自己的接口,我是用来分类一维数据的,可能不具通用性: (前提,你已经编译了caffe的python的接口) 添加 caffe塻块的搜索路径,当我们import caffe时,可以找到. 对于这一步,一般我们都会把 cafffe 模块的搜索路经永久地加到先加$PYTHONPATH中去,如可以把 export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH 写到 .bashrc中.而下面的做法,只是临时的做法哦: improt sys #sys.…

http://blog.csdn.net/qq_25073253/article/details/72571714http://blog.csdn.net/greed7480/article/details/68486039 首先在你要安装的路径下 clone :git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 进入 caffe ,将 Makefile.config.example 文件复制一份并更名为 Makefile.config ,也可以在 caffe…

前段时间在笔记本上配置了Caffe框架,中间过程曲曲折折,但由于懒没有将详细过程总结下来,这两天又在一台配置较高的台式机上配置了Caffe,配置时便非常后悔当初没有写到博客中去,现已配置好Caffe,故应当立即写到博客中去,不可再拖延~ 准备工具:Win7(64位):Caffe;vs2013;anaconda; (附注:1.Caffe下载链接:https://github.com/Microsoft/caffe(这其中有两个版本,一个是Caffe-Windows(微软制作),一个是Caffe-M…

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…

官方参考:http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html 官方介绍是这样的: Python The main requirements are numpy and boost.python (provided by boost).pandas is useful too and needed for some examples. You can install the dependencies with: for req in $(cat re…

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:…

主要是因为,发现很多代码是用python编写的,在这里使用的python安装包是anaconda2. 对应下载地址为: https://www.continuum.io/downloads/ 安装python,按照自己的需要修改路径,注意路径中尽量不要出现空格和汉字: 打开控制台(win+R),输入jupyter notebook, 检验是否安装该交互式笔记本.对应的是应该有一个网页弹出来. 编译caffe接口,修改配置文件CommonSettings.props,第13行,将其pythonsu…

只需要在python脚本中添加两行代码: caffe.set_device(0) #使用第一块显卡 caffe.set_mode_gpu() #设为gpu模式 这样,就可以在默认显卡被占用(第一块显卡)时,选择其他显卡进行测试了.…

论文的caffemodel转化为tensorflow模型过程中越坑无数,最后索性直接用caffe提特征. caffe提取倒数第二层,pool5的输出,fc1000层的输入,2048维的特征 #coding=utf-8 import caffe import os import numpy as np import scipy.io as sio #路径设置 OUTPUT='E:/caffemodel/'#输出txt文件夹 root='E:/caffemodel/' #根目录 deploy=roo…

http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/46742199 hadoop改成自己名字…

caffe程序是由c++语言写的,本身是不带数据可视化功能的.只能借助其它的库或接口,如opencv, python或matlab.大部分人使用python接口来进行可视化,因为python出了个比较强大的东西:ipython notebook, 现在的最新版本改名叫jupyter notebook,它能将python代码搬到浏览器上去执行,以富文本方式显示,使得整个工作可以以笔记的形式展现.存储,对于交互编程.学习非常方便. python环境不能单独配置,必须要先编译好caffe,才能编译py…

参考:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5088399.html 这节配置python接口遇到了不少坑. 1.我是利用anaconda来配置python环境,在将caffe根目录下的python文件夹加入到环境变量这一步时遇到 问题,我用那个命令打开后不知道怎么加入export.其实可以用如下命令解决: sudo gedit ~/.bashrc 2.修改配置文件,只需修改anaconda部分,但注意!原注释中的anaconda改为anaconda2 3.在jup…

版权声明:博主原创文章,微信公众号:素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”,谢谢合作!! https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/54141697 本文部分内容来源于CDA深度学习实战课堂,由唐宇迪老师授课 如果你企图用CPU来训练模型,那么你就疯了… 训练模型中,最耗时的因素是图像大小size,一般227*227用CPU来训练的话,训练1万次可能要超过1周的时间. 不同的网络结构,可能会有不同图片尺寸的需求,所以训练之前需要了…

caffe程序是由c++语言写的,本身是不带数据可视化功能的.只能借助其它的库或接口,如opencv, python或matlab.大部分人使用python接口来进行可视化,因为python出了个比较强大的东西:ipython notebook, 现在的最新版本改名叫jupyter notebook,它能将python代码搬到浏览器上去执行,以富文本方式显示,使得整个工作可以以笔记的形式展现.存储,对于交互编程.学习非常方便. python环境不能单独配置,必须要先编译好caffe,才能编译py…

安装Caffe指导书 环境: Linux 64位 显卡为Intel + AMD,非英伟达显卡 无GPU 一. 安装准备工作 1. 以管理员身份登录 在左上角点击图标,搜索terminal(即终端),以super 管理员身份登录: 命令:sudo su 输入password即可 2. 安装Boost 命令:sudo apt-get install libboost-all-dev 3. 安装BLAS(Intel MKL) (1)  下载 Intel MKL库,解压后安装 下载地址: https:/…