caffe 概念扫盲 01

最新推荐文章于 2021-09-09 13:55:59 发布
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#caffe

本文解释了Caffe中iteration、test_iter与test_iteration的区别，iteration指每批次处理的图片数量，test_iter用于快速测试，test_iteration定义了训练周期内的测试频率。

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

caffe中的iteration是一个batch是一个iteration。一个batch是一次处理的图片数量（可能一张可能多张）。

test_iter:是针对测试集的概念，经过为加快测试速度，test_iter = (测试集图片数目) / (batch_size)。

test_iteration: 带表训练集的概念，表示经过多少个bath_sizxe，我们进行一次测试。

epoch:代表所有图片经过一次训练


Python OpenCV教程从入门到精通的全面指南【文末送书】
一键难忘的博客
07-29 8235
全书共分为16章，包括Python与OpenCV、搭建开发环境、图像处理的基本操作、像素的操作、色彩空间与通道、绘制图形和文字、图像的几何变换、图像的阈值处理、图像的运算、模板匹配、滤波器、腐蚀与膨胀、图形检测、视频处理、人脸检测和人脸识别以及MR智能视频打卡系统。主流技术，全面覆盖：本书内容丰富，涵盖了Open CV图像处理技术的方方面面，如图像的几何变换、阈值处理、图像运算、模板匹配、滤波器、腐蚀与膨胀、图形检测、视频处理、人脸检测和人脸识别等。此外，通过对比原图，可更直观地看到图像经过处理后的效果。
如何自学大数据开发？
juan189的博客
05-03 3832
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caffe之epoch和iteration
Black eyes的博客
03-13 1747
epoch:使用整个训练样本集传播一次.一次传播 = 一次前向传播 + 一次后向传播。但是考虑到内存不够用的问题，训练样本们往往并不是全都一起拿到内存中去训练，而是一次拿一个batch去训练，一个batch包含的样本数称为batch size。 iteration:使用batch size个样本传播一次。同样，一次传播=一次前向传播+一次后向传播。 batch:个一定size的图片
caffe中的iteration,batch_size, epochs
weixin_42206075的博客
09-09 234
caffe中的iteration,batch_size, epochs理解 举个例子吧～ 比如现在训练集一共是60000张图片 1.batch_size：该值是一个超参数，意味着用户希望模型一次能训练多少张图片 2.iteration：该值也是一个超参数，一般在caffe中的solver.prototxt设置，表示用户要进行多少次的训练，假设batch_size设置为100张，iteration设置为1w轮，那么就表示模型一共要将10w*100张图片进行训练，由于超过总图片数量，那么就会进行多次循环训练。
Caffe中的一些概念
asd8705的专栏
07-30 4572
有一天，师姐问我，epoch和iteration有什么区别？我一时语塞，竟然遍寻百度而不得，最后在stackoverflow上找到一个我认为比较靠谱的答案，虽然它不是最高票，但是是最好理解的，深得我心。原答案在此：  http://stackoverflow.com/questions/4752626/epoch-vs-iteration-when-training-neural-network
caffe日志文件中Iteration loss和Train net output loss的区别
GL3_24的博客
05-17 1495
caffe训练日志文件中包含两个loss，一个是Iteration####, loss = ####；另一个是Train net output #0: loss = ####。 如下图所示 如果想要知道这两个loss的区别就需要找到输出该日志的代码。经查询可知，该部分的代码在solver.cpp中。 template <typename Dtype> void Solver<...
为了caffe（六）学人家博客的---第二天
ddqqfree123的专栏
08-31 2953
为了caffe（六）学人家博客的---第二天     caffe的python接口学习（1）：生成配置文件     就是用ｐｙｔｈｏｎ写代码，生成训练prototxt文件和验证prototxt文件。（之前没有写过prototxt，都是用的现成的），   因为prototxt里面会写上，数据层的数据来源（比如来自lmdb文件，或者直接来自图片文件也行），所以就要在生成prototxt
Caffe 训练记录
毛财胜的专栏
11-11 3742
1.训练一个结合分类学习和相似度学习的多任务网络，一开始使用GPU训练，在第一次迭代时便出现了out of memory的错误。于是减小了了batch size，但是效果还是一样，在第三四次迭代时同样报错。后来改用CPU训练（因为电脑内存有8Gb，而显存只有2Gb），发现caffe每次迭代时都会读入图片，当所有训练图片全部读入时，基本上内存不在上升了。注意，Test阶段也会读入图片。最终内存占用在8
Tensorflow架构和Caffe架构中epoch、 iteration&iter_size和batchsize&batch_size的区别和联系
BTingKing的博客
09-25 628
首先给大家科普一下这几个关键的定义,不准确的地方请大家多多指正. Tensorflow架构: （1）batchsize：批大小，也就是在一次模型迭代/训练过程中所使用的样本数目; （2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次; （3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次；也就是训练整个数据集的重复数。 举个例子，...
caffe中的iteration,batch_size, epochs理解
x_j_b
03-29 6397
epoch: Forward and Backward pass of all training examples ( not used in Caffe) batch: how many images in one pass iterations: how many batches 1. Batch Size Batch size in mainly depended to yo
caffe学习笔记之——迭代次数的选取
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一般100个epoch就够了，比如你的数据是1000，然后batchsize是128，所以100个epoch需要的迭代次数是 1000*100/128 = 781.25,所以大概迭代800次就够了
【深度学习-基础知识】batchNormal原理及caffe中是如何使用的
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06-23 1653
Batchnorm解决的问题： 机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢？BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同的分布。 如果ML系统实例集合<X,Y>中的输入值X的分布老是变，这不符合IID假设，网络模型很难稳定的学规律，这不得引入迁移学习才能搞定吗，我们的ML系统还得去学习怎么迎合这种分布变化啊
caffe中几个基本概念
葫芦与瓢的博客
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caffe中几个基本概念: 1 caffe中的blob结构是用来进行数据存储,交换和处理网络中正向反向迭代时的数据和导数信息的数据结构 blob是caffe的标准数组结构,他提供了一个统一的内存接口,其将内部的cpu,gpu数据之间的传输与存储封装起来,免去用户外部对gpu的操作 blob详细描述了信息是如何在layer和net中存储和交换的Blob 是 Caffe 中处理和传递实际数据的数据
深度学习 基础概念扫盲 上下采样 深度学习基础简介 写的通俗易懂的文章
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03-14 6342
上下采样  点击打开链接 点击打开链接 图像的上下采样 点击打开链接 下采样： 定义：对于一个样值序列间隔几个样值取样一次，这样得到新序列就是原序列的下采样。 　　采样率变化主要是由于信号处理的不同模块可能有不同的采样率要求。下采样相对于最初的连续时间 ? 信号而言，还是要满足采样定理才行，否则这样的下采样会引起信号成分混叠。 　　下采样
ubuntu 14.04 下安装theano
vvickey11的博客
09-28 2411
首先ubuntu14.04，已经安装了python 2.7.6(这个最好你自己还是看一下) 自己一个人开始摸索机器学习，对于框架也没有什么概念，首先我们需要一个深度模型框架，theano就是这样的一个存在。然后由于这个深度模型框架需要用到很多的计算什么的，所以就要安装其他的包，theano与它们之间，以及这些包之间就是依赖的关系。所以安装是有先后的顺序的。还有一些辅助的包也要安装一下，比如pip
cuda安装失败 卸载记录 opencv3.1 caffe python接口
vvickey11的博客
12-03 2407
删除cuda sudo apt-get remove nvidia-cuda-toolkit 删除cuda的依赖包 sudo apt-get remove --auto-remove nvidia-cuda-toolkit 清除配置和数据信息 sudo apt-get purge nvidia-cuda-toolkit or sudo apt-get purge --au
no model named caffe
vvickey11的博客
12-21 2231
make sure you have done : make all make pycaffe make distribute in the path  where you place caffe.
模型评估方法——混淆矩阵 fscore
vvickey11的博客
12-05 1650
http://www.afenxi.com/post/17815 这个网址的混淆矩阵讲的很透彻，值得学习！
jupyter install problems for python2.7
vvickey11的博客
02-12 1156
problems :   "pip is error,TypeError: __call__() takes exactly 2 arguments (1 given)" sudo python -m pip install --upgrade --force setuptools sudo python -m pip install --upgrade --force pip pip in
python中的caffe库核心概念
最新发布
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### Python Caffe 库核心概念 Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一个用于深度学习的框架，最初由伯克利人工智能研究室开发。该框架以其高效的卷积神经网络实现而闻名。 #### 1. 数据层 (Data Layer) 数据层负责读取训练和测试所需的数据集并将其传递给后续层次结构。这通常涉及文件系统的访问以及可能的大规模预处理工作[^1]。 #### 2. 卷积层 (Convolution Layer) 卷积层执行局部感知野内的特征提取操作，通过滑动窗口的方式遍历输入图像或其他类型的二维数组形式的数据。这种机制能够有效地捕捉空间关系，并减少参数数量从而提高泛化能力。 #### 3. 激活函数 (Activation Function) 激活函数引入非线性因素使得模型可以拟合更复杂的模式。常见的激活函数包括ReLU(Rectified Linear Unit)，Sigmoid 和 Tanh等。这些函数应用于每一层之后来决定节点是否应该被激活。 #### 4. 池化层 (Pooling Layer) 池化层主要用于降低维度大小的同时保留最重要的信息。最常用的两种方法是最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)[^1]。 #### 5. 全连接层 (Fully Connected Layer) 全连接层中的每一个神经元都会与其他层的所有神经元相连，形成密集连接网路。这类层常位于网络末端用来做分类预测任务前的最后一道工序。 #### 6. 损失层 (Loss Layer) 损失层定义了目标变量与预测值之间的差异度量方式，比如交叉熵(Cross Entropy Loss)或平方误差(Mean Squared Error)。优化算法会基于此反馈调整权重以最小化总损耗。 ```python import caffe net = caffe.Net('path/to/deploy.prototxt', 'path/to/weights.caffemodel', caffe.TEST) output = net.forward() ``` 上述代码展示了如何加载预先训练好的Caffe模型来进行推理运算。`deploy.prototxt` 文件描述了整个架构配置，而 `weights.caffemodel` 则保存着已学得的最佳参数集合。
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