huang2818138的博客

0、参考文献参考我上一次在Win10上跑的实验1、跳至第五步2、耐心等待完成3、计算均值并保存结果：4、synset_words.txt文件因为有196类汽车，没必要一一写清楚，我就用数字代替类，唯独31类是我的测试选择，故如图5、deploy.txt文件name: "GoogleNet"layer { name: "data" t

0、参考文献[1]薛开宇 《学习笔记3 用自己的数据训练和测试“CaffeNet”》[2]悠望南山 http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5532589.html1、准备数据集1）全景网下载的50张鸟、50张猫，批量重命名，放在新建文件夹中，如下。birdcat2）全景网下载的10张鸟、10张猫，批量重命名，放在新建文件夹

0、参考文献[1] http://blog.youkuaiyun.com/lk274857347/article/details/53588049[2] http://www.cnblogs.com/marso/p/caffe_win10_python.html1、错误集锦1）找不到某某文件，注意把文件路径放在properties里，如下。

0、参考文献[1]https://github.com/ouceduxzk/Fine_Grained_Classification/tree/master/codes[2]http://blog.youkuaiyun.com/lynnandwei/article/details/444580331.install caffedownload bvlc_googlenet.caffemode

0、参考文献[1]denny http://www.cnblogs.com/denny402/p/5111018.html1、准备工作1）下载一张波斯猫的图片，存放在CAFFE_ROOT/examples/images/jfm.jpg2）caffemodel文件开发caffe的贾大牛团队，利用imagenet图片和caffenet模型训练好了一个caffemodel,  供大家

0、参考文献[1]官网 http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb[2]薛开宇《读书笔记 5 逐层可视化图像特征》[3]Jesse_Mx http://blog.youkuaiyun.com/jesse_mx/article/details/58605385

0、参考文献[1]薛开宇《读书笔记4学习搭建自己的网络MNIST在caffe上进行训练与学习》[2]悠望南山  http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5469942.html                     http://www.cnblogs.com/NanShan2016/p/5469969.html1、准备数据库（MNIST手写字体

0、参考文献[1]http://blog.youkuaiyun.com/zt_1995/article/details/562832491、错误集锦1）某某not found，因为没有把Python添加到环境变量里。实验室大神帮我解决了，使得import caffe成功。

0、参考文献[1]DIGITS https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/digits-5.0/docs/BuildDigitsWindows.md[2]LAPACK http://icl.cs.utk.edu/lapack-for-windows/lapack/index.html                   http://www.fi.