zt_1995的专栏

这一节的学习主要是通过手写体数字识别例程来熟悉caffe的基本使用。首先下载MNIST数据集$ cd data/mnist$ ./get_mnist.sh下载到四个文件 训练集（图片）train-images-idx3-ubyte 训练集（标签）train-labels-idx1-ubyte 测试集（图片）t10k-images-idx3-ubyte 测试集（标签）t10k-labels-

这次作业的主要的难点： 实现训练集和测试集之间距离的方法，主要是用向量形式来实现的部分 交叉检验的部分import numpy as npfrom collections import Counterclass KNearestNeighbor(object): """ a kNN classifier with L2 distance """ def __init__(self):

第二次配置caffe环境，依旧把之前犯过的错误重新走了一遍，不会配置的地方还是忘了，所以打算通过博客记录下来，方便以后学习使用。1.安装依赖包$ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler$ sudo