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当运行下列命令的时候ubuntu@ubuntu:~/caffe$ ./examples/mnist/train_lenet.sh 这是脚本train_lenet.sh 命令行（如果只有cpu 需要修改这个文件的lenet_solver.prototxt，选择 cpu）#!/usr/bin/env shset -e./build/tools/caffe train --solver=examples

下图是caffe的主要代码架构图，使用Xmind 工具 参考其他博客的构建的程序代码图，详细各个组成部分将在后面详细展开；主要有个大概了解（Xmind 工具）

caffe.cpp源代码不在累赘，这里提供一下caffe代码中的序列化消息的使用，caffe中的数据结构使用的序列化消息实现数据之间的存储和传送。先举个例子，然后提供一下caffe源代码中的代码案例； 文件名字为msg.protopackage test;message msg{required int32 id=1 ;required string str=2;optional stri

下面是caffe/tool/caffe.cpp的源文件代码#ifdef WITH_PYTHON_LAYER#include "boost/python.hpp"namespace bp = boost::python;#endif#include <gflags/gflags.h>#include <glog/logging.h>#include <cstring>#include <ma

主函数位置：caffe/tool/caffe.cpp （主要以train阶段阅读的代码）,下面是从主函数代码抽象出的主干代码（稍加修改）.主要以代码阅读进行学习；#include <gflags/gflags.h>#include <glog/logging.h>#include <cstring>#include <map>#include <string>#include <vecto

1、首先我们把caffe的example跑一下。cd caffe //首先进入caffe目录./data/cifar10/get_cifar10.sh //图片分类./data/mnist/get_mnist.sh //手写字体./data/ilsvrc12/get_ilsvrc_aux.sh //图片识别比赛然后进行训练的数据集下载解释一下什么是数据集：数据集就是一些先有的已知的信息，比

首先先安装caffe caffe 的的介绍和研究后续会展开 首先我把自己在安装caffe 的过程命令集中在一起了写了个小文本，列如caffe.sh ，然后执行sudo ./caffe.sh 执行就行，但是前提大家最好更新一下数据源，最好添加阿里的源和ipv6的数据源 ubuntu 版本14.04 12.04 亲测没有问题sudo apt-get install libprotobuf-dev pr

caffe 通过工厂模式----先父类构造然后子类构造的原则,进行solver.cpp的构造函数初始化； Solver<Dtype>::Solver(const SolverParameter& param) : net_(), callbacks_(), requested_early_exit_(false) { Init(param);}在构...