Caffe学习（三）Caffe模型的结构

最新推荐文章于 2025-05-30 02:58:43 发布
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本文详细介绍了Caffe框架的模型结构，包括Solver、Blob数据单元、Layer的运算流程以及网络Net的组织形式。此外，还讨论了Caffe中的优化算法，如SGD、AdaptiveGradient等。

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一总体结构

在caffe中，解决一个问题首先应该定义一个slover，反应到mnist例程中也就是lenet_solver.prototxt。该slover主要包括两部分，（1）为网络模型model，（2）为该模型参数的具体optimization方法及参数。model主要由各种layer组成，主要包括数据相关的DataLayer，图像滤波变换相关的VisionLayer，非线性激活函数ActivationLayer，各种损失函数LossLayer，以及其他常用Layer等。每一个layer保存的数据和layer之间互相传递的数据在caffe里都是以封装为blob格式。

二.blob数据单元

blob的内容


其中blob里的数据有两种，一个为权值data，另一个为更新权值会用到的梯度diff，这两种数据都是要么存放在在CPU RAM里，要么存放在GPU RAM里

数据在blob里以<SyncMemory>类型的指针形式存放，该类型隐藏了cpu和gpu内

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加载caffemodel做图像分类（windows+vs2013）
Angela_qin的博客
03-03 1270
要根据已有caffemodel等文件进行图像分类，需要阅读classification.cpp文件，然后在此cpp文件基础上修改相应代码即可。打开E:\study_materials\Caffe\caffe-master\caffe-master\windows根目录下的Caffe.sln，然后找到如图所示的cpp文件解读此cpp文件，可参考网址：http://m.blog.youkuaiyun.com/wa...
tensorflow模型转换caffe模型 各种模型文件和转化预测代码和caffe网络详解
04-23
- **构建 Caffe 模型结构**：使用 `NetParameter` 在 `.prototxt` 文件中定义与 TensorFlow 模型相似的网络结构，包括层类型、输入输出尺寸等。 - **权重转换**：使用第三方工具，如 `tensorflow_to_caffe` 或 `tf...
caffe模型结构显示-20200603
csdnxiekai的博客
06-03 256
caffe显示模型结构(21天实战caffe) python3 draw_net.py ../examples/mnist/lenet_train_test.prototxt lenet5.png 还有之前看过的网址 https://lutzroeder.github.io/netron/
Caffe模型
最新发布
qq_45542321的博客
05-30 256
Caffe是一个流行的深度学习框架，全称是CAFastFeatureEmbedding，由伯克利视觉与学习中心（BVLC）开发。它曾经是图像分类、检测、分割任务中使用非常广泛的深度学习框架之一，尤其在 2014-2016 年最为流行。项目内容Caffe 模型深度学习模型的一种格式，由.prototxt构成在哪使用被微信二维码模块、OpenCV DNN、早期视觉任务广泛使用和 PyTorch 区别PyTorch 使用动态构图和 Python 脚本，更灵活现代当前用途。
Caffe的模型及网络结构
qingsong1001的专栏
08-29 4776
因本人工作是对算法SDK的开发与维护，之前主要关注深度学习算法的推理部分的实现。从今天开始，进行训练部分的学习和实践，会持续发表和更新深度学习训练相关的博客，请大家批评指正。 就从训练model 的网络文件开始吧。 因为参数很多，肯定是没有列全的，就列了当前常用的参数，以后慢慢更新了。 Caffe的模型及网络结构 查看工具 http://ethereon.github.io/netscop...
查看caffe模型输出结构
shi_xin的专栏
02-22 1099
当对一个刚接触的模型，需要快速查看其每层数据结构时，netron可能看不到其数据结构； 通过打印可以获取： import caffe net = caffe.Net('deploy.prototxt', 1, weights='deploy.caffemodel')//1表示test for layer_name, blob in net.blobs.items(): print("layer name: " + layer_name + ", data shape:" + str(blo
caffe网络结构查看神器 caffe网络模型可视化方法
python深度学习笔记,一起学习的加QQ2737499951
03-27 1135
caffe网络结构查看神器caffe网络模型可视化方法 方法一：利用Netscope工具 http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 把你的.prototxt文件内容放到左边编辑器中，然后 Shift+Enter刷新，右边的窗口就会显示网络结构图了 方法二：利用draw_net.py脚本 前提是安装好caffe，然后在文件夹中可...
基于caffe的DispNet模型文件
05-05
基于Caffe实现的DispNet模型具有高效和灵活的特点，Caffe是一种广泛使用的深度学习框架，以其速度快和易用性著称。下面将详细讨论DispNet模型的核心概念、在Caffe中的配置、训练与部署过程，以及相关的超参数配置。 ...
mxnet2caffe:将模型从mxnet转换为caffe，而不会损失精度
05-09
1. **模型前处理**：首先，需要确保`MXNet`模型已经训练完成，并且保存了权重和模型结构。`MXNet`的模型通常以`.json`（模型结构）和`.params`（权重）的形式存储。 2. **符号图转换**：`MXNet`的模型定义使用符号...
基于caffe的DispNetCorr架构的模型
05-07
DispNetCorr是一种用于立体视觉的深度学习模型，它在基于Caffe的框架下实现，主要应用于计算图像对之间的像素级对应关系，从而估算出深度图。这种模型在自动驾驶、机器人导航、3D重建等领域有着广泛应用。下面我们将...
caffe模型转化为tensorflow模型
09-29
2. **理解模型结构**：在开始转换之前，你需要理解Caffe模型的prototxt文件，它定义了网络的结构，包括层类型、输入输出尺寸、连接关系等。这有助于在TensorFlow中正确重建模型。 3. **加载Caffe模型**：使用Caffe...
Caffe下绘制模型结构原理图
weixin_40255359的博客
08-24 378
Linux下进行 在caffe/python下会有一个draw_net.py用于绘制prototxt格式的模型结构原理图。 1.安装python的依赖包 打开cmd输入以下内容，若网速不行，容易中断，请多次尝试。 sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook...
caffe中通过prototxt文件查看神经网络模型结构的方法
weixin_30510153的博客
01-17 240
在修改propotxt之前我们可以对之前的网络结构进行一个直观的认识： 可以使用http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 这个网址。 将propotxt文件内容复制后会得到可视化模型。 转载于:https://www.cnblogs.com/laowangxieboke/p/10281946.html...
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m_buddy的博客
04-13 740
1. Caffe代码层次。 Caffe中的源码按照模块可以大体划分为：Blob，Layer，Net，Solver这样的几大类。这四个类复杂性从低到高，贯穿了整个Caffe。把它们分为四个层次介绍。 1）Blob：作为数据传输的媒介，无论是网络权重参数，还是输入数据，都是转化为Blob数据结构来存储； 2）Layer：作为网络的基础单元，神经网络中层与层间的数据节点、前后传递都在该数据结构中被实现，...
Caffe修炼之路--模型定义
thesby的专栏
02-05 4306
平台 Ubuntu14.04LTS 这篇博客主要是讲讲我学习caffe中LeNet MNIST示例的心得。 1、第一层：数据层 layers { name: "mnist" type: DATA data_param { source: "mnist_train_lmdb" backend: LMDB batch_size: 64 scale:
可视化caffe模型结构
Schrödinger's Cat
12-31 3644
假设Caffe的目录是$(CAFFE_ROOT)1.编译caffe的python接口$ make pycaffe2.装各种依赖$ pip install pydot $ sudo apt-get install graphviz3.可视化模型$ cd $(CAFFE_ROOT)/python/ $ ./draw_net.py ../../models/VGG_CNN_M_1024/test.prot
caffe模型
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06-01 557
一个完整的深度学习系统最核心的两个方面是 数据和模型。 这里主要来关注模型。一个深度学习模型通常由三部分参数组成： 可学习参数（Learnable Parameter），又称可训练参数、神经网络权系数、权重，其数值由模型初始化参数、误差反向传播过程控制，一般不可人工干预。 结构参数（Archetecture Parameter）,包括卷积层/全连接层/下采样层数目、卷
学习Caffe（二）使用Caffe:Caffe加载模型+Caffe添加新层+Caffe finetune
goodluckcwl的专栏
07-17 2108
如何使用Caffe Caffe教程（http://robots.princeton.edu/courses/COS598/2015sp/slides/Caffe/caffe_tutorial.pdf） 预备知识 Google Protocol Buffer https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/cpptutorial...
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caffe模型(.caffemodel)是一种用于计算机视觉任务的深度学习模型, 它可以用来进行图像分类,物体检测等任务。caffe模型是在caffe深度学习框架下训练得到的, 它包含了网络结构和参数信息。可以被用来在新的数据集上进行预测。 ...
深度学习Caffe模型详解与实战指南
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