【DL学习】Caffe经验总结

最新推荐文章于 2024-11-06 20:42:19 发布
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分类专栏： Caffe学习 文章标签： deep learning Caffe
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/seavan811/article/details/47856817
本文详细介绍了在使用Caffe进行回归任务时遇到输出恒定的问题，并提供了通过将convolution层初始化参数从gaussian更改为xavier解决此问题的方法。同时分享了关于Xavier初始化的解释及其在神经网络中的作用。

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

  • Prob 1 ： windows上编译遇到 Check failed: target_blobs.size()== source_layer_blobs.size() ，将io.cpp文件中的函数ReadProtoFromBinaryFile里面的_open(filename, O_RDONLY );改为_open(filename, O_RDONLY |O_BINARY);


  • Prob 2 ：对于一些困难数据时，比如说做一些regression的任务，不论输入是什么，最后都是同一个输出。https://github.com/BVLC/caffe/issues/1396 这里有讨论。具体情况可能采取的解决方法不同。不过在我的case中，采用了sguada大牛的方法，将convolution层的初始化参数guassian改为xavier，搞定！

    xavier的介绍：    http://andyljones.tumblr.com/post/110998971763/an-explanation-of-xavier-initialization
caffe学习系列之关于实验的一些总结
青天白鹭的博客
12-11 462
（最近导师急哄哄的让10天之内赶出一篇论文，就大大加快了实验的力度，但是情急之下各种失误不知道重头再来了多少次。。） 本人做的实验是关于表情分类识别的，下面一些机械试验中的几点总结。1.关于卷积网络的输入：我试验需要两个网络的融合（某fc层特征拼接），之前两个子网络的训练数据输入格式分别为lmdb，hdf5，着急两个网络融合后该怎么一对一的输入，最后采用hdf5的格式，hdf5格式的输入支持多to
使用demo.py测试MobileNet-SSD报错：Check failed: target_blobs.size() == source_layer.blobs_size() (2 vs. 1)
random_repick的专栏
04-29 312
测试使用的网络配置文件和训练时的不一样，因为作者提供的就不一样 把MobileNetSSD_train.prototxt复制一份，根据MobileNetSSD_deploy.prototxt把输入和输出改了就行 最终内容如下 name: "MobileNet-SSD" input: "data" input_shape { dim: 1 dim: 3 dim: 300 dim: 300 } layer { name: "conv0" type: "Convolution" b.
caffe 使用心得.
vola的专栏
04-15 497
caffe官网提供了很多训练好的网络, 这些网络的权值和部署都有提供, 其中权值的后缀名是.caffemodel. 网络结构的一般名称是deploy.prototxt. 网络结构网络结构指的是网络每一层网络的设置, 一般包含这些内容: input layer: batch size channel image width image height conv layer: num of kern
caffe运行错误 target_blobs.blobs_size()与 source_layer.blobs_size() 不一致
昔月长弓的专栏
02-19 6674
caffe运行错误 target_blobs.blobs_size()与 source_layer.blobs_size() 不一致
[caffe问题记录]Check failed: target_blobs.size() == source_layer.blobs_size() (2 vs. 1)
hnzjuer的博客
04-23 1174
caffe问题记录 最近研究模型压缩领域，拿了训练好的ResNet-50网络caffemodel进行压缩。 结果报错： Check failed: target_blobs.size() == source_layer.blobs_size() (2 vs. 1) Incompatible number of blobs for layer res2a_branch1 一直在查看用于压缩的pr...
深度学习_21天实战Caffe.pdf
chenxuanhanhao的专栏
08-14 3113
深度学习_21天实战Caffe.pdf 原 深度学习21天实战caffe学习笔记《1:深度学习的过往》 1. 深度学习DL： 1.1、有监督学习、无监督学习、过拟合、训练样本、泛化、训练集、验证集、测试集这些和深度学习有关的知识需要实现明白，这里有一个深度学习的资料你们可以去下载； http://download.csdn.net/detail/julialove102123...
Ubuntu 16.04下NVIDIA GTX 1080深度学习环境+Caffe配置教程与常见问题解决方案
总结起来，这篇文章是一份实用的教程，针对Ubuntu 16.04上从头搭建深度学习环境，尤其是Caffe配置过程中的详细指南，提供了实际操作经验和故障排除策略。对于想要在Linux环境下从事深度学习开发的读者来说，这是一个...
Deeplearning4j 快速入门
GitChat
07-02 6612
课程亮点 机器学习经典案例基于 DL4J 的实现 Spark 分布式场景下的模型训练及调优 多 GPU 环境下的并行建模 迁移和强化学习的模型训练 搭建在线服务环境实战演练 本课程是关于 Eclipse Deeplearning4j 的基础课程。Deeplearning4j 是基于 Java/JVM 的深度学习开源库，课程内容涵盖了 Deeplearning4j 生态圈中核心框架的使用（如 N...
深度学习：卷积神经网络从入门到精通
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03-28 2万+
内容简介 全面介绍各种卷积神经网络的模型、算法及应用，指导读者把握其形成和演变的基本脉络，以帮助读者在较短的时间内从入门达到精通的水平。有兴趣的读者可以从本书开始，通过图像分类、识别、检测和分割的案例，逐步深入卷积神经网络的核心，掌握深度学习的方法和精髓，领会 AlphaGo 战胜人类世界冠军的奥秘。 作者简介 李玉鑑（鉴） 北京工业大学教授，博士生导师。华中理工大学（现名为华中科技大学）本科毕...
深度学习介绍
最新发布
m0_60916732的博客
11-06 885
所有深度学习都是机器学习，但并非所有机器学习都是深度学习。深度学习的崛起源于其在处理特定类型的大数据问题上的卓越能力，尤其是那些传统机器学习算法难以处理的复杂问题。然而，对于某些任务和数据集，更简单的机器学习方法可能更加有效和适合。这种技术使用被称为“神经网络”的算法结构，这些结构灵感来源于人脑的神经元网络。深度学习中的“深度”指的是神经网络中层的数量，这些层是进行数据处理和学习的核心单元。在深度学习的过程中，每一层神经网络都对输入数据进行处理，从而学习到数据中的特征和模式。
caffe 训练模型时出错 caffe-parallel has a bug: Check failed: proto.SerializeToOstream(&output)
chenhuan20123的博客
12-23 2863
在千辛万苦编译完成caffe后，还需要我们进行模型训练，结果在训练模型的最后一步却报错：heck failed: proto.SerializeToOstream(&output) 这个问题一般是没有相应的目录或者权限对这个目录进行写操作而引起的。 修改权限： cd /User/Yourname/caffe/example/myfile #你的caffe目录下的训练文件目录 sudo chmo
[Caffe]:关于Check failed: shape[i] >= 0 (-2 vs. 0)错误
cham_3
11-21 6901
错误发现及分析当使用caffe训练网络的时候，出现如题错误，我们可以分析下日志，日志如下： 我们可以看出，在错误发生前生成的Top shape:64 2048 4 4 。也就是feature size是4 × 4的。然后再看看pool5对应的pooling layer的设置： 发现pooling的核大小被设置成7，这就是问题的所在了。解决方案 改变输入图像的大小，可以使feature m
[Linux笔记005]：LevelDB Lock和杀掉进程
Kevincc的专栏
12-02 3463
leveldb Lock 杀进程 :
leveldb1.5自带文档翻译
IT技术学习的园地
07-08 2542
Leveldb概述 leveldb提供了持久的键值对的存储。key和value为任意的字节数组。键的存储是有序的，可以通过用户自定义的比较函数进行排序。 打开数据库 leveldb数据库的名字和文件系统目录是一致的。所有数据库的内容都存放在这个文件系统的目录下。下面的实例展示了如何打开leveldb数据库，如果没有则会自动创建。 #include #include "leveldb/d
check number js
咖啡·伴侶·糖
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//============================================== // check TextBox //============================================== function checkRealChar(event, id_hidden, integer_digit, decimal_digit){//onkeypress 当...
caffe 环境下的目标检测
zhiliu的专栏
09-16 3664
说明 SSD MobileNet SSD ShuffleNet SSD Depthwise卷积 ShuffleNet 说明 基于caffe平台的，SSD、MobileNet SSD、ShuffleNet SSD目标检测模型。 SSD 请参考： NVIDIA JTX2 + Ubuntu16.04LTS + Caffe + SSD Ubuntu 16.04LTS +...
faster-rcnn（matlab版）在windows平台上的配置
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VS2013+cuda8.0+matlab编译faster-rcnn
Caffe深度学习工具源码包下载指南
深度学习的成功很大程度上归功于强大的计算框架和工具，其中一个广为人知的开源工具就是Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）。 Caffe是由伯克利人工智能研究（BAIR）实验室主导开发的...
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