caffe, torch, theano

最新推荐文章于 2020-06-06 23:26:36 发布
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#caffe #torch #theano

本文探讨了Caffe、Torch与Theano这三种深度学习框架的选择问题。作者基于自身经验偏好继续使用Caffe进行应用开发，而将Torch与Theano用于研究目的。考虑到作者已在Caffe上投入大量时间，因此决定除非遇到无法克服的障碍，否则将继续使用Caffe。

http://fastml.com/torch-vs-theano/

caffe for application.

torch and theano for research.

since i already spent a lot of time in caffe, I prefer go on with caffe until cant.


深度学习框架的比较（MXNet, Caffe, TensorFlow, Torch, Theano)
FREEDOM
03-21 1039
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深度学习框架的介绍与比较（Caffe, TensorFlow, MXNet, Torch, Theano）
jacke121的专栏
02-10 3073
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盘点四大民间机器学习开源框架
weixin_34242658的博客
06-06 244
Theano 在深度学习框架中是祖师级的存在。它的开发始于 2007，早期开发者包括传奇人物 Yoshua Bengio 和 Ian Goodfellow。 Theano 基于 Python，是一个擅长处理多维数组的库（这方面它类似于 NumPy）。当与其他深度学习库结合起来，它十分适合数据探索。它为执行深度学习中大规模神经网络算法的运算所设计。其实，它...
深度学习笔记（一）安装Cuda+Theano+Caffe+Torch
山猫小队长的专栏
11-06 3615
在深度学领域，有好几个开源框架，最著名的有Caffe，Theano和Torch。这三个框架各有所长。 Caffe的用户界面是做得最好的也是最容易上手的，但模块都是固定的，扩展性不佳。而且只能处理有向无环图，这就意味着它不能处理recurrent neural network。（似乎有人说可以，但我还不确定） Theano的特色是能自动求导数。如果你想从底层自己实现反向传播算法，它会省去很多求导
MXNet, Caffe, TensorFlow, Torch, Theano
码农崛起
03-21 463
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一图看懂深度学习框架对比----Caffe Torch Theano TensorFlow
数据之路
08-29 2675
深度学习框架对比
基本概念:DL4J,Torch,Theano,TensorFlow,Caffe,Paddle,MxNet,Keras和CNTK的比较
lms19880914的博客
05-08 1084
这里抛出来的一大堆的深度学习框架,其实除开这些框架还有一些其他的深度学习框架.这里就不全部列举了.关于这些框架的比较,我们主要从各自的优劣势,擅长的领域,上手的难易度等来分析,这里有一个分析的挺好的网站推荐大家直接去看一下.不过由于这个网站明显是为了推广自家的DL4J框架的,因此它的一些优缺点比对可能带有一些针对性,大家看看了解一个大概就行了.就像买家具一样,多跑几家店听听这几家店之间互相说出来的...
大数据深度学习工具：Caffe、Torch7与Theano深度解析
# 大数据深度学习工具：Caffe、Torch7与Theano深度解析 ## 1. 深度学习与大数据分析 在当今时代，深度学习正逐渐成为一种趋势。它运用监督和/或无监督策略，能在深度架构中自动学习分层表示，以实现分类任务。大...
在不同系统环境，python版本与TensorFlow、PyTorch、Theano、Caffe、Torch、Chainer、MxNet对应的版本
weixin_42122125的博客
06-06 1248
作者：Irain QQ：2573396010 微信：18802080892 目录：切记一定下载对应版本1 TensorFlow1.1 Windows环境：1.2 Linux/MacOS环境：2 PyTorch3 Theano4 Caffe5 Torch6 Chainer7 MxNet8 图片展示安装和导入库 1 TensorFlow https://docs.floydhub.com/guides/environments/ 1.1 Windows环境： https://tensorflow.googl.
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08-08
在这个领域，有许多专门用于构建和训练深度神经网络的工具，其中Pylearn2、Caffe、Theano和Torch是最具代表性的。 Pylearn2在2015年的KDnuggets软件排行榜中位居榜首，它是一个基于Python的深度学习框架，主要建立...
TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等深度学习框架的对比
Jason的专栏
07-24 1万+
Google 近日发布了 TensorFlow 1.0 候选版，这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自 TensorFlow 于 2015 年底正式开源，距今已有一年多，这期间 TensorFlow 不断给人以惊喜。在这一年多时间，TensorFlow 已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。 主流深度学习框架对比 深度学习研究的热潮持续高涨，各种开源深度
TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架的对比
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02-25 5万+
[转] http://www.leiphone.com/news/201702/T5e31Y2ZpeG1ZtaN.html 雷锋网按：本文作者黄文坚，PPmoney 大数据算法总监，《 TensorFlow 实战》作者。本文节选自《 TensorFlow 实战》第二章。 在下周二（2月28日）雷锋网(公众号：雷锋网)硬创公开课栏目将会推出黄文坚老师的公开课《深度学习之经典卷积神
Caffe转换tensorflow并 跨平台调用
ifruoxi的博客
10-14 942
原文地址： Caffe转换tensorflow并 跨平台调用使用 caffe-tensorflow这个开源项目 ，直接可以转换caffe 模型文件 为 tensorflow 模型参数 转换训练的模型 为 tensorflow 训练的模型文件格式，交给tensorflow调用，tensorflow 有C++ PYTHON 的api 而且支持手机端，各种平台，所以网上很多 吹牛逼的 项目手机上调用 ，
深度学习框架Caffe/CNTK/Tensorflow/Theano/Torch的比较
ZCC的专栏
05-17 5025
1.网络和模型能力 Caffe Caffe可能是第一个主流的工业级深度学习工具，它开始于2013年底,具有出色的卷积神经网络实现。在计算机视觉领域Caffe依然是最流行的工具包，它有很多扩展，但是由于一些遗留的架构问题，它对递归网络和语言建模的支持很差。此外，在Caffe中图层需要使用C++定义，而网络则使用Protobuf定义。 CNTK 由深度学习热潮的发起演讲人创建,
Pytorch 深度学习 模型训练 断点继续训练时损失函数恶化或与断点差异较大
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文章目录问题描述问题所在pytorch模型定义、存储、恢复注意 问题描述 pytorch版本1.0。 神经网络结构主要为残差模型，带有BatchNormalization。 在断点继续训练时，发现模型的训练误差有较大恶化，通常恶化量为10%左右。 问题所在 data_loader的随机性导致每个minibatch再不同epoch都有所不同，而模型中BatchNorm在训练阶段会计算每个minib...
ubuntu循环登录 login loop Nvidia GPU GTX CUDA
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https://github.com/BVLC/caffe/blob/dev/src/caffe/proto/caffe.proto 这个是要参考的，里面有各种参数的说明。 layer { name: "car_detector" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN
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nn模块中的loss函数有一个选择就是：nn.ClassNLLCriterion。既The negative log likelihood criterion。 需要说明的是，其表达式criterion = nn.ClassNLLCriterion([weights]) 中，weights是用于类别加权的，为一个1维的Tensor。 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝模块自带文档＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
Caffe深度学习教程：从LeNet到AlexNet的历史与实践
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