小白学caffe之tips

最新推荐文章于 2023-04-11 22:10:19 发布
最新推荐文章于 2023-04-11 22:10:19 发布
阅读量195 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： caffe 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38410551/article/details/90296777
本文介绍了在学习和使用Caffe过程中需要注意的几个关键点，包括理解文件夹结构、在已编译环境中训练模型、避免在文件中使用中文空格以及如何利用Caffe的日志来辅助理解网络结构和调试错误。

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

  1. 搞清楚文件夹之间的关系。
  2. 必须在已经编译之后的caffe环境下训练新的模型。
  3. 在编写文件时，如果加入中文空格容易导致无法读入文件。
  4. 学习神经网络时，可以结合caffe的log，了解网络的结构，caffe运行的流程，寻找出错的原因。（综合可视化网络结构）
caffe安装，caffe使用 alexnet 对自己的数据集进行分类
xiao__run的博客
04-14 1938
1.准备图片 2. 将 图片路径写入txt 参考 这篇文章 3.转换格式 还是参考这篇文章 4.训练模型 参考这篇 参考这篇 参考这篇 5.测试模型 看过这篇转换均值文件 看过这篇 —————————————————————————————正文————————————————————————————————” /> ...
卷积神经网络之relu激活函数的理解
热门推荐
weixin_38410551的博客
04-23 1万+
激活函数的目的：神经网络中，激活函数的作用是能够给神经网络加入一些非线性因素，使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。 relu激活函数如图所示： relu激活函数的优势： （1）反向传播时，可以避免梯度消失。 （2）Relu会使一部分神经元的输出为0，这样就造成了网络的稀疏性，并且减少了参数的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发生（以及一些人的生物解释balabala）。 （3）**相对于si...
小白入门caffe的一些基础教程
weixin_38410551的博客
05-15 771
windows平台学习caffe网络 https://blog.youkuaiyun.com/u010725283/article/details/78564881
Caffe入门学习
Nan
09-03 2630
Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，特别是在处理图像方面有着强悍的能力，也方便上手，最近学习了Caffe，用一些图集做了分类练习。 详细的入门学习强烈推荐这个系列：http://www.cnblogs.com/denny402/tag/caffe/default.html?page=2 这个作者把基础的东西很详细的都介绍了一遍，在这里我只做一些简要的总结： 训练一个基于CNN的图形分类器的
全网最简单！步骤超详细！小白也能看懂的深度学习安装教程（caffe版）！
zcy0xy的博客
10-16 2153
想入门深度学习？环境装不上？ 不存在的！ 小白专属福利——手把手教会你安装一个属于自己的深度学习环境！
Ubuntu14.04下搭建Caffe环境的小白教程
qq_26621613的博客
05-03 852
一、     安装ubuntu14.04系统1.   下载ubuntu14.04系统镜像，并用UltraISO读取镜像写入u盘来制作系统启动盘2.   插入u盘，启动系统按F2进入bios界面，设置u盘启动3.   重启，按步骤安装系统4.   拔u盘再重启系统二、     安装buildessential（如果你需要用gcc/g++等进行软件的编译，都需要用到这个。)$apt-getinstal...
caffe训练网络的实践
leo_is_ant的专栏
10-16 2792
Caffe现如今已经成为了深度学习一个非常火的框架。但是作为刚接触CNN或者caffe的小白可能对caffe的接口或者细节不是很清楚了解。本文作为尝试着利用caffe做一个简单的图片分类model，希望能够与大家快速入门caffe训练属于自己的数据。   首先，要准备自己的数据集。这次任务是训练手写的文本。请注意，并不是手写集Mnist，区别在于是手写完整的一页作为一类。一共有6类。肉眼看区别很
Ubuntu下caffe：用自己的图片训练并测试AlexNet模型
芝士就是力量
01-21 7013
目录 1.准备图片 2. 将 图片路径写入txt      参考 这篇文章 3.转换格式 还是参考这篇文章   4.训练模型 参考这篇 参考这篇 参考这篇 5.测试模型 看过这篇转换均值文件 看过这篇    —————————————————————————————正文————————————————————————————————
Python从小白到新手
Python初级训练营，一起跟随老师学习吧
04-03 576
Python零基础入门 零基础入门就得从最基本的变量，语法格式，数据类型，函数，作用域，模块等基本知识入手（有编程基础基础也得这么来） 和篮球一样，先来三步上篮： Python基础知识入门，从程序基础开始学，能看懂代码就可以了。三种选择： 第一种：找一本Python入门教程书，比如《Head First Python 中文版 》《笨办法学Python 》《简明 Python 教程》。Hea...
第七周编程学习笔记（4.17-4.23）
z377989129的博客
04-11 734
第一周4.10 星期一 第二周4.11 星期二 第三周4.12 星期三
深度学习_21天实战Caffe+Caffe之经典模型详解与实战 (pdf文件 带书签)
04-11
《深度学习：21天实战Caffe+Caffe之经典模型详解与实战》是一本专注于Caffe框架的深度学习实践指南，旨在帮助读者快速掌握Caffe并应用到实际项目中。Caffe是目前广泛使用的深度学习库之一，以其高效、易用和模块化的...
Caffe之经典模型详解与实战_tbz
05-17
Caffe之经典模型详解与实战 高清阴影版本，书籍是一本关于caffe实战的书，内容齐全。上传为PDF版，内容清晰，希望有助于大家学习参考。
caffe学习教程
07-25
此文档详细讲述了caffe训练数据集（从准备数据到训练测试）的完整流程，适用于caffe初学者
传统目标检测算法和利用深度学习进行目标检测算法的比较
weixin_38410551的博客
05-10 1万+
传统目标检测算法只适应于有明显特征，背景简单的情形，而在实际应用中，背景复杂多变，而且待检测的目标复杂多变，很难通过一般的抽象特征完成对目标的检测，而深度学习可以提取同一目标丰富的特征，完成目标的检测。 从某种程度上来说，人们无法总结出目标在各种复杂多变情形下的抽象特征，所以只好退而求其次，利用庞大丰富的数据，通过深度学习完成模型的训练，从而使得算法的健壮性更高，泛化能力更强，更容易应用于实际场景...
sklearn中shuffle的用法
weixin_38410551的博客
02-21 7805
功能：shuffle打乱样本的顺序。 参考链接： https://blog.youkuaiyun.com/hustqb/article/details/78077802
卷积核，以及卷积核channel数的理解
weixin_38410551的博客
01-15 7378
每一个卷积核的大小，为长宽深度。长，宽自定义，深度由上一层卷积核的个数或者输入图片的channel数决定。例如：如果上一层就是输入，输入为灰度图像，卷积核的深度为1。输入为rgb图像，卷积核的深度为3。如果上一层为卷积层，卷积核的个数，即channel数，就是当前层卷积核的深度。 注：经过一个卷积核的输出，必然为一个特征图。 当前层卷积核的channel数，可以自定义。可以与上一层卷积核个数相同.........
python中kwargs的用法
weixin_38410551的博客
03-03 7023
kwargs功能：它就是一个字典，如果函数输入键值对，就会转化为字典。 示例代码： def test(a, *args, **kwargs): print("a:", a) # print b # print c print("args:", args) print("kwargs:", kwargs) test(1, 2, 3, d='4', e...
感知机为啥无法解决异或问题（非线性问题）
weixin_38410551的博客
12-26 6665
感知机又称之为单层神经网络，只能解决线性问题，无法解决非线性问题，异或问题属于非线性问题，所以感知机无法解决异或问题。 注：所有的线性网络都无法解决异或问题。 参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/yangfeisc/article/details/45486067 ...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值