caffe 源码

最新推荐文章于 2019-06-21 13:59:31 发布
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学习

1. http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/

2. http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI1NTE4NTUwOQ==&mid=2650325746&idx=1&sn=378e1adc20bb9f4e388e1bd648707026&chksm=f235a5f8c5422ceee84aa4dff2b5c025397e3a4217a7dcba252c2975dcba5cdac3e621bf16d8&mpshare=1&scene=23&srcid=1212PAwcKwF6yHoUTstN0PqN#rd

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深度学习框架Caffe源码解析
优快云 人工智能
12-13 2232
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源码编译安装
最新发布
deep_love1314的博客
03-31 968
这个宏定义，这些都是API不兼容，但是NVIDIA声明cudnn8不支持了，caffe的代码也没人去更新了，所以不能指望NVIDIA或者berkeley，只能自行修改。最后在build文件夹下找到Caffe.sln文件，用VS2015打开，然后右键ALL_BUILD进行生成，等几分钟后编译完，（注意：这个要自己调整路径，我这边懒得调整了，所以你们看是报错了路径问题，就不再修改了，直接用下文的命令处理即可）要按照官网来转成LMDB格式，那么需要能在windows下运行.sh的程序, 需要安装。
【caffe源码研究】caffe笔记
Row Row Row your boat
11-28 2114
结构分析caffe分为 1. Solver 2. Net 3. Layer 4. Blob 四层结构. Solver : 负责模型的求解 Net : 负责定义网络的结构 Layer: 负责每一层网络功能的具体实现 Blob : 则定义数据，负责数据在每一层之间的流动。Blob1. 简介Blob是： 对处理数据的一层封装，用于在Caffe中通信传递。 也为CPU和GPU
Caffe源码导读
haima1998的专栏
01-02 5056
转自：https://ymgd.github.io/codereader/2016/10/20/caffe_sourcecode_analysis/ 1.前言 目前的图像和自然语言处理很多地方用到了神经网络/深度学习相关的知识，神奇的效果让广大身处IT一线的程序猿GG们跃跃欲试，不过看到深度学习相关一大串公式之后头皮发麻，又大有放弃的想法。 从工业使用的角度来说，不打算做
caffe源码包
01-02
Caffe，全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding。中文名"卷积神经网络框架"，是一种常用的深度学习框架，主要应用在视频、图像处理方面的应用上。
caffe源码——深度学习框架
06-27
caffe源码，使用C++编写，提供了MATLAB接口，python接口
Caffe源码深入解析
10-26
### Caffe源码深入解析 #### 一、概述 ##### 1.1 Caffe的优缺点 **优点：** - **高效性能：**Caffe基于Google Protocol Buffer数据标准设计，这种标准化的数据处理方式大大提升了其运行效率。尤其在深度学习模型...
caffe源码简单解析1
08-08
标题中的“caffe源码简单解析1”表明我们将探讨深度学习框架Caffe的源代码，而描述提到了`caffe_cpu_gemm`函数，这是Caffe中用于执行矩阵乘法的一个关键部分。标签“caffe 软件/插件”进一步确认我们关注的是Caffe这...
caffe源码分析1
08-08
总的来说，Caffe源码中的CUDA内核和`SyncedMemory`类展示了如何有效地利用GPU并行计算能力和高效管理跨设备内存，这对于理解和优化基于CUDA的深度学习框架具有重要意义。通过深入理解这些概念，开发者可以更好地定制...
caffe 源码解析部分
07-06
**深度学习框架Caffe源码解析** Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是由Berkeley Vision and Learning Center（BVLC）开发的一款高效、开源的深度学习框架，广泛应用于计算机视觉领域...
Caffe源码 - RoI Pooling 层
长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
10-24 4914
RoI Pooling 层
caffe源码解析 一
cc13949459188的博客
09-16 1977
用SI载入代码后 首先从caffe layer的实现看起，不同框架下最大的差异就在于层的实现也决定了层的灵活性 这篇文章主要是用详细的示意图表述一下Layer中各种layer之间的继承关系： Layer可以看成是一个基类，下面存在Data_layer，Activation/Neuron Layers，Vision layer，Common layers，Loss Layer,各个层是干什么用的...
Caffe训练源码基本流程
苏的专栏
11-16 8560
Caffe简介一般在介绍Caffe代码结构的时候，大家都会说Caffe主要由Blob Layer Net 和 Solver这几个部分组成。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。Layer：：： 是对
caffe源码深入学习1：caffe.cpp解析
jiongnima的博客
02-13 8670
距离笔者接触深度学习已经将近半年了，在这段时间中，笔者最先接触的是lenet网络，然后就学习了2015-2016年非常火爆的fast-rcnn与faster-rcnn，到最近自己利用深度学习搞事情，笔者的最大感受是，经过一些例子的实践，已经对深度学习有了大概的了解，但是离熟练上手还有很可观的距离，这时，笔者不由得想起来一句老话：read the fxxx source code。因此，笔者开始学习
caffe 源码阅读
haohaibo031113的专栏
07-27 1726
参考： https://www.hongweipeng.com/index.php/archives/1096/ https://www.leiphone.com/news/201612/oZUj5d437bpSl5wc.html https://ymgd.github.io/codereader/2016/10/20/caffe_sourcecode_analysis/
Caffe 源码的修改（用于车辆的定位）
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08-13 1万+
Caffe 源码的修改（用于车辆的定位） 主页 分类 标签 链接 关于 修改后的caffe源码 https://gitcafe.com/lxiongh/Caffe_for_Multi-label Caffe 的源码仅适用于模式分类问题，其标签是一维的。为了能够将 Caffe 代码应用于车辆的检测问题上，首先要解决的问题就是将 Caffe 源码中与标签相关的代码由一维改为多维。本
Caffe源码解读 - 总览
wyg1997
05-13 754
Caffe源码解读 类图 SyncedMem类 该类是caffe数据存储的最底层，里面规定了什么时候分配内存(显存)，数据的存储位置以及数据的指针，封装了CPU和GPU之间数据交互的方法，并提供简单的接口进行数据的操作。 Blob类 Blob是caffe基本的数据结构，其主要做了两种封装： 一个Blob中封装了data_和diff_两个数据指针，分别表示存储的参数和反向传播时计算的梯度。...
caffe-源代码理解
baidu_40840693的博客
06-21 674
Caffe源码深入解析 https://wenku.baidu.com/view/89c2ae3aa36925c52cc58bd63186bceb19e8ed94.html CUDA编程 https://blog.youkuaiyun.com/u013108511/column/info/20033 caffe入门和caffe源码 https://blog.youkuaiyun.com/u0131085...
深度学习框架Caffe源码解析精要
### 深度学习框架与Caffe源码解析 **数据层（Data Layer）** Caffe中数据层的作用是负责数据的输入和预处理。源码中数据层相关的部分是理解整个框架如何开始处理数据的关键。数据层通常涉及以下几个关键组件： - ...
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