caffe训练过程中的函数调用流程

最新推荐文章于 2024-08-15 10:04:25 发布
最新推荐文章于 2024-08-15 10:04:25 发布
阅读量1.3k 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： caffe阅读笔记 文章标签： caffe学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LiunxAlkaid/article/details/66969691
本文介绍使用Caffe-rc3版本训练MNIST数据集的具体流程，包括训练过程及数据预取函数的调用流程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 环境

caffe版本为caffe-rc3，使用的实例为mnist，网络是lenet。

2. 训练过程函数调用流程


3. 数据预取函数调用流程



caffe学习1：几个常见的函数介绍
公众号:facefinetune
04-29 541
1 几个常用成员函数和变量介绍： 1.1bottom和top caffe是层与层之间类似搭积木的方式组合起来的。bottom代表上一层的输入，top代表这一层的输出。bottom[0]代表这一层第0个输入，可能活有多个输入，比如在一对多的分类情况中就是可以有多个输入。 1.2count() bottom[0]->count()指的是输入维度,如输入shape是(...
【caffe】caffe使用流程
qq_37791134的博客
10-15 336
【下战书！】 每日一点学习记录，能记多少就记多少。 哪怕是5分钟学习也可以！ 不断！ 【caffe使用流程】 准备数据（imag/LMDB）------>定义网络（train.prototxt）------>训练参数（solver.prototxt）------> 训练/测试（acc/loss） 【caffe数据结构】 数据结构blob -------...
caffe常用函数
xuyunyunaixuexi的博客
10-24 1195
主要函数 math_function 定义了caffe 中用到的一些矩阵操作和数值计算的一些函数，这里以float类型为例做简单的分析 1.caffe_cpu_gemm 函数： template<> void caffe_cpu_gemm<float>(const CBLAS_TRANSPOSE TransA,     const CBLAS_TRANSPOSE ...
Caffe学习（九）：Caffe源码函数调用关系图
夜风里唱的专栏
07-17 410
Python 中 Caffe 库的使用方法
roc_ever的博客
07-28 789
它特别适用于图像分类和图像分割任务。以下是一个关于如何使用 Caffe 库的详细指南，包括安装、配置、构建和训练模型的步骤。Caffe 是一个强大的深度学习框架，尤其适用于计算机视觉任务。无论是从安装、配置、数据预处理、模型训练到评估和可视化，Caffe 都提供了完整的解决方案，帮助开发者高效地进行深度学习研究和应用。Caffe 支持微调预训练模型，即在已有模型的基础上进行训练以适应新的任务。在训练和评估模型时，需要对数据进行预处理。Blob: 是 Caffe 中的数据结构，用于存储和传输数据和梯度。
caffe训练数据打乱程序
01-14
这样，当Caffe在训练过程中加载这个新文件时，数据的顺序将是不确定的，有助于模型的随机采样。 在实际操作中，我们可以利用Python或其他编程语言编写这样的打乱程序。例如，使用Python的`random`库可以方便地实现...
Caffe源码，训练流程分析
m_buddy的博客
04-14 983
1. 前言 1.1 Caffe结构简单梳理 在之前的文章（Caffe源码整体结构及介绍）中介绍了Caffe中的一些重要的组件： 1）Blob 主要用来表示网络中的数据，包括训练数据，网络各层自身的参数(包括权值、偏置以及它们的梯度)，网络之间传递的数据都是通过 Blob 来实现的，同时 Blob 数据也支持在 CPU 与 GPU 上存储，能够在两者之间做同步。 2）Layer 是对神经网络中各种层...
OpenCV调用caffe分类模型
07-01
本项目涉及的知识点主要集中在如何利用OpenCV调用预先训练好的Caffe模型进行图像分类，下面将详细阐述这一过程。 首先，`OpenCV` 是一个强大的跨平台计算机视觉库，它提供了丰富的函数和模块，用于图像处理、视频...
opencv 调用已经训练好了caffe模型做分类
03-22
在OpenCV库中调用预先训练好的Caffe模型进行图像分类是一个常见的计算机视觉任务，尤其在深度学习领域。OpenCV的DNN（Deep Neural Network）模块提供了与多种深度学习框架，如Caffe、TensorFlow、ONNX等的接口，使得...
YOLOv3-caffe
06-01
4. **新激活函数Leaky ReLU**：YOLOv3使用了Leaky ReLU作为激活函数，解决了ReLU在网络中可能出现的“死亡神经元”问题，提高了模型的训练效果。 5. **Darknet-53**：YOLOv3基于一个新的卷积网络架构——Darknet-53...
Python深度学习框架库之caffe使用详解
最新发布
Rocky006的博客
08-15 1006
Caffe 是一个由伯克利视觉与学习中心（BVLC）开发的深度学习框架，以其速度快、模块化设计和社区支持而闻名。Caffe 适用于视觉识别任务，广泛应用于学术研究和产业实践中。Caffe 提供了一个强大的 Python 接口，使开发者能够方便地使用 Python 进行深度学习模型的开发和应用。本文将详细介绍 Python Caffe 库，包括其安装方法、主要特性、基本和高级功能，以及实际应用场景，帮助全面了解并掌握该库的使用。
caffe的整个使用流程
u010451780的专栏
04-14 701
本文主要讲解caffe的整个使用流程，适用于初级入门caffe，通过学习本篇博文，理清项目训练、测试流程。初级教程，高手请绕道。 我们知道，在caffe编译完后，在caffe目录下会生成一个build目录，在build目录下有个tools，这个里面有个可执行文件caffe，如下图所示： 有了这个可执行文件我们就可以进行模型的训练，只需要学会调用这个可执行文件就可以了，这便是最简单的caffe...
深度学习（六）caffe入门学习
热门推荐
hjimce的专栏
10-06 5万+
本文主要讲解caffe的整个使用流程，适用于初级入门caffe，通过学习本篇博文，理清项目训练、测试流程。初级教程，高手请绕道。 我们知道，在caffe编译完后，在caffe目录下会生成一个build目录，在build目录下有个tools，这个里面有个可执行文件caffe，如下图所示： 有了这个可执行文件我们就可以进行模型的训练，只需要学会调用这个可执行文件就可以了，这便是最简单的caffe学习，不需要对caffe底层的东西懂太多，只需要会调参数，就可以构建自己的网络，然后调用这个可执行文件就可以进行训练
Caffe的基本使用
Rareay
11-05 1108
:::tip 本文主要描述如何训练、测试一个自己的模型。内容参考博客 ::: 1 说明 首先我们需要在 ~/caffe/example/ 目录下创建一个自己的文件夹，如 /cancer，后面将会在该目录下创建一些脚本和模型文件，训练的模型也会存储在该目录下。另外，需要在 caffe 根目录下执行这些脚本，主要是因为一些路径问题。下面是本次实验结束时的目录结构： └── cancer ├── create_lmdb.sh ├── create_mean_value.sh ├── get
caffe——模型训练数据的过程
yx2017的博客
06-09 1万+
本文主要讲解caffe的整个使用流程，适用于初级入门caffe，通过学习本篇博文，理清项目训练、测试流程。初级教程，高手请绕道。 我们知道，在caffe编译完后，在caffe目录下会生成一个build目录，在build目录下有个tools，这个里面有个可执行文件caffe，如下图所示： 有了这个可执行文件我们就可以进行模型的训练，只需要学会调用这个可执行文件就可以了，这便是
caffe使用入门
fangfang的专栏
11-17 6667
作者：芳芳不是我真名        前言：本文主要讲解caffe的使用流程，其实只需要一些简单的操作就能让caffe运行起来，训练网络，完成自己对caffe的初体验。另外要强调的一点是，由于实验室要求，本教程是在windows-caffe下制作的，所有操作都是在windows环境下完成。无论在什么平台下，原理都是一样的，只是一些具体步骤的实现不同罢了。        在
利用caffe的solverstate断点训练
weixin_30780649的博客
07-06 305
你可以从系统 /tmp 文件夹获取，名字是什么 caffe.ubuntu.username.log.INFO.....之类 =============================================================================================================== caffe在训练的时候不仅会保存当前模型的参数（...
caffe绘制训练过程的loss和accuracy曲线
邬小阳
04-14 4万+
在caffe的训练过程中，大家难免想图形化自己的训练数据，以便更好的展示结果。如果自己写代码记录训练过程的数据，那就太麻烦了，caffe中其实已经自带了这样的小工具 caffe-master/tools/extra/parse_log.sh  和 caffe-master/tools/extra/plot_training_log.py.example ，使用方法如下： 1.记录训练日志 在训
深度学习框架Caffe源码解析
优快云 人工智能
12-13 2231
作者：薛云峰(https://github.com/HolidayXue)，主要从事视频图像算法的研究，就职于浙江捷尚视觉科技股份有限公司担任深度学习算法研究员。 本文来源微信公众号：深度学习大讲堂。 原文：深度学习框架Caffe源码解析 欢迎技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@youkuaiyun.com 相信社区中很多小伙伴和我一样使用了很长时间的Caffe深度学习框...
Caffe深度学习框架详解与中文教程翻译
5. Solver（求解器）部分讲解了如何使用Caffe的优化算法，包括SGD（随机梯度下降）、AdaDelta、AdaGrad、Adam、Nesterov加速梯度（NAG）和RMSprop等，这些方法是训练过程中调整模型权重和优化性能的关键工具。...
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值