qy724728631的博客

LeNet网络结构如下图所示：  32*32的手写字体图片，包含0~9数字，也就是相当于10个类别的图片 输入层：32*32的图片，也就是相当于1024个神经元 C1层：6个特征卷积核(5*5)，得到6个特征图，然后每个特征图的大小为32-5+1=28 S2层：下采样层，最大池化 (2,2)，得到14*14的图片，共有6个特征图。 C3层：卷积层(5*5)，得到新的图片大小为14-5...

一般引入tensorflow都用语句： import tensorflow as tf 1. 常量： a=tf.constant(10) 2. 变量： x=tf.Variable(tf.ones([3,3])) y=tf.Variable(tf.zeros([3,3])) 变量定义完后，还必须显式的执行一下初始化操作，即需要在后面加上一句： init=tf.initializ...

        Auto-Keras是一款开源的，用于自动化机器学习的高级API，它能够在指定的时间内帮助我们寻找最优的网络结构，是一款非常棒的API！我们将会开始介绍Auto-Keras的安装和使用方法，并且配以实践项目加以说明。 注意：忘记再哪看到了，目前autokeras貌似只适用于python3.6 （一）安装PyTorch、Keras Auto-Keras依赖于PyTorch、Ker...

转载自： https://www.cnblogs.com/denny402/tag/caffe/ (1) 生成配置文件 # -*- coding: utf-8 -*- """ Spyder Editor """ from caffe import layers as L,params as P,to_proto path='/home/xxx/data/' ...

caffe是C++语言写的，提供matlab接口和python接口，这两种语言就非常简单，而且非常容易进行可视化，使得学习更加快速，理解更加深入。配置python接口方式如下：  (1)  修改配置文件caffe-master\windows\CommonSettings.props的参数中第13、48行如下： <PythonSupport>true</PythonSuppor...

一、利用mnist训练集进行训练 (1) 将mnist数据集lmdb格式存储于examples\mnist目录下 (2) 计算出均值文件：mean.binaryproto 产生均值文件的方法是利用解决方案中的compute_image_mean.exe，位于目录\caffe-master\Build\x64\Release下。回到caffe-master根目录下创建一个mnist_mean....

Caffe生成的数据分为2种格式：Lmdb和Leveldb。 它们都是键/值对（Key/Value Pair）嵌入式数据库管理系统编程库。 虽然lmdb的内存消耗是leveldb的1.1倍，但是lmdb的速度比leveldb快10%至15%，更重要的是lmdb允许多种训练模型同时读取同一组数据集。因此，lmdb取代了leveldb成为Caffe默认的数据集生成格式。 一、以mnist数据集为例：...

一、环境准备 windows 7 64位 专业版（非必须）------win10 64位同样可行 visual studio 2013（墙裂推荐此版本，------之前使用vs2017生成时有很多错误）                  vs2013安装教程：https://blog.youkuaiyun.com/qq_33742119/article/details/80075352 二、配置步骤 下载代...

      卷积神经网络是一种层次模型，其输入是原始数据，如 RGB图像、原始音频数据等。卷积神经网络通过卷积操作、汇合（pooling）操作和非线性激活函数映射等一系列操作的层层堆叠，将高层语义信息逐层由原始数据输入层中抽取出来，逐层抽象，这一过程便是“前馈运算”。其中，不同类型操作在卷积神经网络中一般称作“层”：卷积操作对应“卷积层”，汇合操作对应“汇合层”等等。最终，卷积神经网络的最后一层将...

        Alexnet在 2012年 ImageNet 竞赛中以超越第二名10.9个百分点的优异成绩一举夺冠，从而打响了卷积神经网络、乃至深度学习在计算机视觉领域中研究热潮的“第一枪”。                                                         图是AlexNet的网络结构，共含五层卷积层和三层全连接层。AlexNet的上下两支是...

1. tf.placeholder、tf.Variable、tf.get_variable tf.placeholder(dtype, shape=None, name=None) 仅仅作为一种占位符,用于得到传递进来的真实的训练样本,赋值一般用sess.run(feed_dict = {x:xs, y_:ys})，其中x,y_是用placeholder创建出来的. t...