阅读目录Caffe的优势Caffe的网络定义数据及其导数以blobs的形式在层间流动。Caffe的各层定义训练网络安装了CUDA之后，依次按照Caffe官网安装指南安装BLAS、OpenCV、Boost即可。Caffe跑跑MNIST试试让Caffe生成的数据集能在Theano上直接运行Caffe (...
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2015-06-06 19:30:29
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功能：Caffe的底层数据的切换（cpu模式和gpu模式），需要用到内存同步模块。...
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2015-06-05 10:18:49
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学习笔记：Caffe上配置和运行Cifar10的示例CIFAR-10数据集含有6万个32*32的彩色图像，共分为10种类型，由 Alex Krizhevsky, Vinod Nair和 Geoffrey Hinton收集而来。包含50000张训练图片，10000张测试图片http://www.cs....
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2015-06-05 10:06:46
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学习笔记：Caffe上LeNet模型理解Caffe中用的模型结构是著名的手写体识别模型LeNet-5（http://yann.lecun.com/exdb/lenet/a35.html）。当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的。能够达到这种商用的地步，它的准确性可想而知，唯一的区别是把...
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2015-06-05 08:46:16
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学习笔记：Caffe上配置和运行MNISTMNIST，一个经典的手写数字库，包含60000个训练样本和10000个测试样本，图片大小28*28，在Caffe上配置的第一个案例1首先，获取minist的数据包。 这个版本是四个数据包cd $CAFFE_ROOT./data/mnist/get_mnis...
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2015-06-05 08:44:33
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主要功能：
Blob 是Caffe作为数据传输的媒介，无论是网络权重参数，还是输入数据，都是转化为Blob数据结构来存储，网络，求解器等都是直接与此结构打交道的。
其直观的可以把它看成一个有4纬的结构体（包含数据和梯度），而实际上，它们只是一维的指针而已，其4维结构通过shape属性得以计算出来（根据C语言的数据顺序）。
protected:
shared_ptr d...
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2015-06-04 22:48:34
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函数功能：
DataLayer 用于将数据库上的内容，一个batch一个batch的读入到相对应的Blob中...
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2015-06-04 21:09:54
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功能：
计算训练数据库的平均图像。
因为平均归一化训练图像会对结果有提升，所以Caffe里面，提供了一个可选项。使用方法：
compute_image_mean [FLAGS] INPUT_DB [OUTPUT_FILE]\n”)
参数：INPUT_DB： 数据库
参数（可选）：OUTPUT_FILE： 输出文件名,不提供的话，不保存平均图像blob...
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2015-06-04 17:12:39
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使用方法：
convert_imageset [FLAGS] ROOTFOLDER/ LISTFILE DB_NAME
其中
参数：ROOTFOLDER 表示输入的文件夹
参数：LISTFILE 表示输入文件列表，其每一行为：类似 subfolder1/file1.JPEG 7
可选参数：[FLAGS] 可以指示是否使用shuffle，颜色空间，编码等。实现方法：...
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2015-06-04 15:43:22
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本文介绍了如何在Mac OS X10.10 系统下成功安装Caffe（由于本人Mac没有NVDIA显卡，因此选用CPU ONLY的安装方式）。本文是针对像我一样对安装配置极其不感冒的人的，因为我们只需要无脑安装——不求甚解，只求能用。当另外还有个重要的原因是，网上很多资料都有点过时了（包括官方文档），只会让人（我）白绕圈子。...
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2015-06-04 09:52:22
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488
