首先来一波地址: happynear大神的第三方caffe:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/45372231 Neil Z大神的第三方caffe:https://initialneil.wordpress.com/2015/01/11/build-caffe-in-windows-with-visual-studio-2013-cuda-6-5-opencv-2-4-9/ caffe提供Windows工具包(caffe-windows…

Minst训练 我的路径:G:\Caffe\Caffe For Windows\examples\mnist  对于新手来说,初步完成环境的配置后,一脸茫然.不知如何跑Demo,有么有!那么接下来的教程就是我们这些新手的福利了. 第一步:如果前面的train_net.cpp编译通过了,那么这个就非常简单.Caffe训练和测试的数据都是需要leveldb格式的,niuzhiheng大牛已经给我们转好了MNIST的数据格式.如下图:  第二步:如上图所示,文件夹下有个get_mnist_leveld…

参考网站: http://www.cnblogs.com/njust-ycc/p/5776286.html 无法找到gpu/mxGPUArray.h: No such file or directory 解决网站:http://www.fx114.net/qa-149-8865.aspxwww.fx114.net/qa-272-151280.aspx 一.前言 本文会详细地阐述caffe-windows的配置教程.由于博主自己也只是个在校学生,目前也写不了太深入的东西,所以准备从最基础的开始一步…

作者配置时的环境 visual studio 2013  显卡 GTX 960M  CUDA 7.5 OpenCV 2.4.9  pthreadpthread 下载地址 YOLO官网 [http://pjreddie.com/darknet/yolo/] 步骤 1. 新建vs工程  2. 将工程设置为Release x64 模式  3.然后再工程添加这三个文件夹,命名为c,h,cu.然后分别添加.cu .c .h 文件, 这个地方需要注意,添加的文件的位置在darknet下的src中,但是并不需…

[神经网络与深度学习][CUDA开发][VS开发]Caffe+VS2013+CUDA7.5+cuDNN配置过程说明 标签:[Qt开发] 说明:这个工具在Windows上的配置真的是让我纠结万分,大部分都是基于Linux下进行的部署,但是Linux只是跑在虚拟机中,只为了开发ARM-Linux的人,你不会想着去在虚拟机里配置Caffe的.所以,迫不得已必须在Windows上部署,于是从BVLC下载,试着用CMAKE生成本地的VS2010工程,当然之前已经部署过CUDA7.5 toolkit了,但是…

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…

[神经网络与深度学习][CUDA开发][VS开发]Caffe+VS2013+CUDA7.5+cuDNN配置成功后的第一次训练过程记录<二> 标签:[神经网络与深度学习] [CUDA开发] [VS开发] 紧着上一篇,我在windows上备份了三个版本的Caffe库以及visual studio 13的编译工程,主要当时是一步一步来的,想着先是only cpu,然后是支持cuda,最后是并入cuDNN.当我意识到程序要支持在没有GPU的设备上运行时,需要有不同的选择.这里主要记录关于三种不同的配置…

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…

深度学习“引擎”之争:GPU加速还是专属神经网络芯片? 深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引擎的引擎,基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速.同时,深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一个新的战略方向,以及3月份的GTC 2015的绝对主角. 那么,GPU用于深度学习的最新进展如何?这些进展对深度学习框架有哪些影响?深度学习开发者应该如何发挥GPU的潜力?GPU与深度学习结合的前景…

深度|神经网络和深度学习简史(第一部分):从感知机到BP算法 2016-01-23 机器之心 来自Andrey Kurenkov 作者:Andrey Kurenkov 机器之心编译出品 参与:chenxiaoqing.范娜Fiona.杨超.微胖.汪汪.赵巍 导读:这是<神经网络和深度学习简史>第一部分.这一部分,我们会介绍1958年感知机神经网络的诞生,70年代人工智能寒冬以及1986年BP算法让神经网络再度流行起来. 深度学习掀起海啸 如今,深度学习浪潮拍打计算机语言的海岸已有好几年,但是,…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 吴恩达采访Geoffrey Hinton NG:前几十年,你就已经发明了这么多神经网络和深度学习相关的概念,我其实很好奇,在这么多你发明的东西中,哪些你到现在为止依然保持有热情的. Hinton:我认为我觉得最具学术之美的是受限Boltzmann机器,我们认为他能用很简单很简单的算法去应用到密度很高的连接起来的网络. Hinton:我仍然认为无监督学习十分重要,当我们真正搞明白一些东西以后,结果会比现在好很多.不过目前并没有找到这种方法.…

[神经网络与深度学习][CUDA开发]caffe-windows win32下的编译尝试 标签:[神经网络与深度学习] [CUDA开发] 主要是在开发Qt的应用程序时,需要的是有一个使用的库文件也只是win32,死活找不到x64的库,对是gnuwin32,没有找到gnuwin64,也是哭了,于是想着是不是能够将Caffe按照win32的配置进行重新编译一番.结果可想而知,遇到了一堆的问题,很伤心,最后也没有解决,不,最后是完全将cuDNN和CUDA全部去掉后才成功的,因为cuDNN没有找到所谓的…

[神经网络与深度学习][python开发]caffe-windows使能python接口使用draw_net.py绘制网络结构图过程 标签:[神经网络与深度学习] [python开发] 主要是想用python绘制一下设计的网络结构图,以便可视化.因此在caffe-windows的工程配置中将python的选项设置为true,下面记录了整个成功绘图的过程. <1> 配置CommonSettings.props中python接口 <PythonSupport>true</Pyth…

[中英][吴恩达课后测验]Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第二周测验 第2周测验 - 神经网络基础 神经元节点计算什么? [ ]神经元节点先计算激活函数,再计算线性函数(z = Wx + b) [★]神经元节点先计算线性函数(z = Wx + b),再计算激活. [ ]神经元节点计算函数g,函数g计算(Wx + b). [ ]在 将输出应用于激活函数之前,神经元节点计算所有特征的平均值 请注意:神经元的输出是a = g(Wx + b),其中g是激活函数(sigmoid,tanh,R…

[吴恩达课后测验]Course 1 - 神经网络和深度学习 - 第一周测验[中英] 第一周测验 - 深度学习简介 和“AI是新电力”相类似的说法是什么? [  ]AI为我们的家庭和办公室的个人设备供电,类似于电力. [  ]通过“智能电网”,AI提供新的电能. [ ]AI在计算机上运行,​​并由电力驱动,但是它正在让以前的计算机不能做的事情变为可能. [★]就像100年前产生电能一样,AI正在改变很多的行业. 请注意: 吴恩达在视频中表达了同样的观点. 哪些是深度学习快速发展的原因? (两个选项…

随着AlphaGo与李世石大战的落幕,人工智能成为话题焦点.AlphaGo背后的工作原理"深度学习"也跳入大众的视野.什么是深度学习,什么是神经网络,为何一段程序在精密的围棋大赛中可以大获全胜?人工智终将会取代人类智慧吗? <神经网络与深度学习>是一本介绍神经网络和深度学习算法基本原理及相关实例的书籍,它不是教科书,作者已尽量把公式减少到最少,以适应绝大部分人的阅读基础和知识储备.<神经网络与深度学习>涵盖了神经网络的研究历史.基础原理.深度学习中的自编码器.深…

如何理解归一化(Normalization)对于神经网络(深度学习)的帮助? 作者:知乎用户链接:https://www.zhihu.com/question/326034346/answer/730051338来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 回顾一下围绕normalization的一些工作(由最新到最旧的BatchNorm): 2019,Weight Standardization(没有发表,但是有大佬Alan Yuille加持) Weight…

[神经网络与深度学习]卷积神经网络(CNN) 标签:[神经网络与深度学习] 实际上前面已经发布过一次,但是这次重新复习了一下,决定再发博一次. 说明:以后的总结,还应该以我的认识进行总结,这样比较符合我认知的习惯,而不是单纯的将别的地方的知识复制过来,这样并起不到好的总结效果.相反,如果能够将自己的体会写下来,当有所遗忘时还能顺着当时总结的认识思路,重新"辨识"起来,所以,要总结,而不要搬运知识. 起初并不理解卷积神经的卷积与结构是什么,后来通过了一个比较好的例子才对卷积神经网络有了初…

[神经网络与深度学习][Matlab开发]caffe-windows使能Matlab2015b接口 标签:[神经网络与深度学习] [Matlab开发] 主要是想全部来一次,所以使能了Matlab的接口,中间只出现了一个错误下面记录一下. <1> 配置CommonSettings.props中python接口 <MatlabSupport>true</MatlabSupport> <PropertyGroup Condition="'$(MatlabSup…

神经网络和深度学习这一块内容与机器学习课程里Week4+5内容差不多. 这篇笔记记录了Week4+5中没有的内容. 参考笔记:深度学习笔记 神经网络和深度学习 结构化数据:如数据库里的数据 非结构化数据:hard to understand:如图像.文本 一. 深度学习的优势 算法.硬件计算能力的提高使神经网络运行速度变快 大数据(带labels的)使得神经网络精确度更高 在数据集不多的时候深度学习的优势并不是很明显,但是在大数据的情况下,辅助以好的算法和强计算能力,会使神经网络的运行速度和精确…

人工智能包括三个要素:算法,计算和数据.人工智能算法目前最主流的是深度学习.计算所对应的硬件平台有:CPU.GPU.FPGA.ASIC.由于移动互联网的到来,用户每天产生大量的数据被入口应用收集:搜索.通讯.我们的QQ.微信业务,用户每天产生的图片数量都是数亿级别,如果我们把这些用户产生的数据看成矿藏的话,计算所对应的硬件平台看成挖掘机,挖掘机的挖掘效率就是各个计算硬件平台对比的标准. 最初深度学习算法的主要计算平台是 CPU,因为 CPU 通用性好,硬件框架已经很成熟,对于程序员来说非常友好.…

Windows上PostgreSQL安装配置教程 这篇文章主要为大家详细介绍了Windows上PostgreSQL安装配置教程,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下 PostgreSQL的扩展PostGIS是最著名的开源GIS数据库. 安装PostgreSQL是第一步. 1.下载PostgreSQL的二进制安装文件. PostgreSQL官网–>Download–>Windows 64位,如图所示: (1)官网: https://www.postgresql.org/ (2)Dow…

最近想熟悉一下深度学习,体验了一下Caffe,简单写写训练和分类的过程: 1.下载Caffe VS2013工程:https://github.com/Microsoft/caffe 2. 解压并用VS2013打开解决方案caffe-master\windows\Caffe.sln,默认配置是x64 Debug 2.  重命名caffe-master\windows\CommonSettings.props.example为caffe-master\windows\CommonSettings.p…

1.相关准备 1.1 手写数字数据集 这篇博客上有.jpg格式的图片下载,附带标签信息,有需要的自行下载,博客附带百度云盘下载地址(手写数字.jpg 格式):http://blog.csdn.net/eddy_zheng/article/details/50496194 1.2深度学习框架 本实战基于caffe深度学习框架,需自行参考相关博客搭建环境,这里不再对如何搭建环境作介绍. 2.数据准备 2.1 准备训练与验证图像 准备好你想训练识别的图像数据之后,将其划分为训练集与验证集,并准备好对应…

如何在Caffe中配置每一个层的结构 最近刚在电脑上装好Caffe,由于神经网络中有不同的层结构,不同类型的层又有不同的参数,所有就根据Caffe官网的说明文档做了一个简单的总结. 1. Vision Layers 1.1 卷积层(Convolution) 类型:CONVOLUTION 例子 layers { name: "conv1" type: CONVOLUTION bottom: "data" top: "conv1" blobs_lr:…

1:神经网络中,我们通过最小化神经网络来训练网络,所以在训练时最后一层是损失函数层(LOSS), 在测试时我们通过准确率来评价该网络的优劣,因此最后一层是准确率层(ACCURACY). 但是当我们真正要使用训练好的数据时,我们需要的是网络给我们输入结果,对于分类问题,我们需要获得分类结果,如下右图最后一层我们得到 的是概率,我们不需要训练及测试阶段的LOSS,ACCURACY层了. 下图是能过$CAFFE_ROOT/python/draw_net.py绘制$CAFFE_ROOT/models/c…

caffe是好用,可是配置其环境实在是太痛苦了,依赖的库很多不说,在VS上编译还各种报错,你能想象那种被一百多个红色提示所笼罩的恐惧.  且网上很多教程是VS2013环境下编译的,问人很多也说让我把15卸载了装13,我的答案是:偏不  记下这个艰难的过程,万一还要再来一次呢-- Attention:  本文使用的caffe windows环境配置为:  VS2015+CMake3.7.2+Python2.7+Anaconda2-4.3.1(X64)+CUDA8.0(x64)+cuDNN v5.1…

在经过前面Caffe框架的搭建以及caffe基本框架的了解之后,接下来就要回到正题:使用caffe来进行模型的训练. 但如果对caffe并不是特别熟悉的话,从头开始训练一个模型会花费很多时间和精力,需要对整个caffe框架有一个很清楚的了解,难度比较高:同时,在使用数据迭代训练自己模型时会耗费很多计算资源.对于单GPU或者没有大的GPU计算能力的研究者会比较困难.所以,使用已经训练好的caffe模型来进行finetuning就会是一个比较好的选择. 一来,finetuning的过程和训练的过程步…

caffe虽然已经安装了快一个月了,但是caffe使用进展比较缓慢,果然如刘老师说的那样,搭建起来caffe框架环境比较简单,但是完整的从数据准备->模型训练->调参数->合理结果需要一个比较长的过程,这个过程中你需要对caffe中很多东西,细节进行深入的理解,这样才可以知道为什么能有这样的结果,在训练或者fine-tuning时知道针对调整的方法.下面针对caffe中的使用进行讲解. 在使用过程中,caffe官网上提供了详细的使用说明,如果感觉仍然存在一些困难,可以使用谷歌或百度搜索自…

VS2013 配置CUDNN V4 DEMO 众所周知,当前主流深度学习的实现中调用的底层API都是cudnn,自己做项目需要开发深度学习模块时,也需要调用cudnn库,因此熟悉cudnn库是很有必要的. 从NVIDIA官方网站可以申请到CUDNN库与DEMO,通过研究DEMO,我们可以更好地使用CUDNN库. 下载CUDNN V4与DEMO 下载页面 需要注册一个开发者账户,流程很简单,这里不再赘述. 建议至少下载4个文件,win.linux.sample.doc cudnn-7.0-win-…