自己写程序调用caffe库（classify例子）

最新推荐文章于 2022-08-30 01:15:41 发布

原创最新推荐文章于 2022-08-30 01:15:41 发布 · 640 阅读

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#caffe #库 #c

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本文提供了一个关于GPU编程中遇到特定错误的解决方案，并分享了几个有用的资源链接，包括数据下载、文件修改及编译指南。

1、下载数据

http://blog.youkuaiyun.com/maweifei/article/details/72811316

2、修改classify文件，并编译

http://blog.youkuaiyun.com/jiongnima/article/details/70199480

3、可能会遇到以下错误，用sudo就可以
Check failed: error == cudaSuccess (30 vs. 0) unknown error

4、代码也可以用如下链接的，因为里面有标注：

http://blog.youkuaiyun.com/u013832707/article/details/52960039#t0

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caffe源码阅读（一）---examples/cpp_classification/classification.cpp

小膜仙的博客

03-15

565

前言：这个一个使用C++代码进行分类的简单例子，为了让我们的应用更加广泛，还需要阅读tool/caffe.cpp 描述：这个例子不支持过采样（oversampling of a single sample）也不支持多个独立样本的批量处理（batching of multiple independent samples），这样是为了使得代码可读性更好。编译：会有个.bin文件刚才运行了一下...

caffe 框架梳理（待续）

jiandanjinxin的专栏

12-30

7315

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Matlab 使用caffe示例

csdn666666666的博客

09-12

301

环境: Ubuntu 12.04 , Matlab 2013b 1. 首先修改Makefile.config中的MATLAB_DIR项，如下所示 MATLAB_DIR := /u01/MATLAB/R2013b ...

Caffe 改造后的分类预测程序classify.py，可将预测数据输出到文本文件

05-02

改造Caffe原始的分类预测程序classify.py，实现将预测标签输出到文本文件，同时输出的还有图片路径、图片原始标签，以及 Softmax 层输出的原始数据。支持图片批处理。具体的数据格式等更详细的介绍请参见我的这篇博客 http://blog.youkuaiyun.com/u010391437/article/details/71076576

MyCaffe:一个面向Windows开发人员的几乎完全用C＃编写的完整的深度学习平台！现在，您可以使用C＃编写自己的图层！

04-18

欢迎来到MyCaffe！是对本机C ++ CAFFE [1]开源项目的完整C＃重写。 MyCaffe允许Windows C＃软件开发人员以其本机C＃语言使用和扩展深度学习解决方案。现在，除了少数几个几乎所有的单元测试外，所有层都以C＃提供。 Windows程序员现在可以使用C＃语言编写自己的自定义层，但是仍然可以享受高效的深度学习架构的好处，该架构支持使用在多达8个无头GPU上支持多GPU训练。现在，您可以使用的全部功能在本机C＃中为MyCaffe创建自定义图层！为了尽力使MyCaffe C＃代码与原始CAFFE [1]保持一致，我们付出了巨大的努力，以期使扩展通用的CAFFE体系结构变得更加容易。另外，MyCaffe对求解器和模型描述使用相同的Proto Buffer文件格式，并对模型二进制文件使用模型，从而允许在MyCaffe和C ++ CAFFE平台之间轻松交换。

linux下让自己的程序调用caffe库

年轻即出发，

09-14

6851

简单的说，caffe并不像opencv那样。有个官方的例程，可以让小伙伴们方便的入手。正因为如此，本文将详细讲解如何在linux下在自己写的工程中调用caffe库。本文测试平台Ubuntu14.04+corei7+TitanX 方式1：如果自己的caffe是用CMakeLists编译安装的，那么就会在/usr/local/lib/cmake/下方生成相应的.cmake的配置文件，这...

windows下让自己的程序调用caffe库（属性页+dll文件）

卖火柴的小男孩

08-02

764

caffe工程的环境配置，（win10，vs2013）按照caffe的配置方式配置cuda 的caffe后，如何在caffe中应用的环境。首先需要在当前的工程先包含caffe 的依赖dll。在包含相应的属性页。如果出现错误信息，c/c++->命令行，输入-D_SCL_SECURE_NO_WARNINGS。属性页和caffe依赖dll文件见。点击打开链接

20170122-dev-install-caffe

DeepIndeed

08-30

757

layout title categories tags date description post 深度学习：玩转caffe之安装 blog framework tools 2017-01-22 12:20:20 -0800 Caffe i...

[DeepLearning] 深度学习框架Caffe初体验之病斑检测

Mr.Gump的修道场

01-22

6055

0 引言Caffe（http://caffe.berkeleyvision.org/）是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的贾扬清（http://daggerfs.com/），caffe是他研究生时期写的，目前由Berkeley继续维护。本人最近正在研究利用DeepLearning进行图像分类，正好caffe中有ImageNet的例子可以修改利用。本文主要介绍：

resnet_imagenet_python接口.zip

11-26

2. **加载模型**：使用`caffe.Net`构造函数加载预训练的`.caffemodel`文件（在这个例子中是ResNet-18模型），以及对应的`.prototxt`文件，该文件定义了网络结构。 3. **前向传播**：通过调用`net.forward()`方法，...

如何在程序中调用Caffe做图像分类

csyhhb的专栏

10-23

1116

如何在程序中调用Caffe做图像分类姜糖水 2015-05-02 370 阅读图像 Caffe是目前深度学习比较优秀好用的一个开源库，采样c++和CUDA实现，具有速度快，模型定义方便等优点。学习了几天过后，发现也有一个不方便的地方，就是在我的程序中调用Caffe做图像分类没有直接的接口。Caffe的数据层可以从数据库（支持leveldb、lmdb、hdf5）、图片、和内存中

《使用VS2013调用caffe》项目配置教程

lwei的专栏

09-22

3543

c++调用caffe在caffe的example目录里面有。这篇博客并不分析调用的代码，而是VS2013对caffe调用的配置。运行caffe所用到的第三方库可以在这里下载，该库已经包含opencv3.0。将第三方库解压至caffe主目录。这里以配置release模式x64程序为例。以下编译CPU模式。首先需要设置系统的环境变量。在环境变量的path中添加第三方

Windows下使用VS调用Caffe——基础配置

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03-07

1330

参考：http://blog.youkuaiyun.com/auto1993/article/details/70198435参考上述网页中的方法进行配置，遇到的问题及解决方法：1.遇到缺少dll文件，尤其是缺少文件名中含“sgd”的文件，这个问题是因为在安装boost的时候，没有选择静态链接。解决办法：cmd转到boost安装包所在文件夹，用以下命令打开b2.exeb2.exe stage -type=co...

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年轻即出发，

09-14

1万+

为了避免下文的某些地方和实际阅读的童鞋的不一样，给出我自己的caffe的配置过程，http://blog.youkuaiyun.com/qq_14845119/article/details/52415090 同时，本人将NugetPackages根目录下的glog，LevelDB，protobuf目录中lib下面的debug目录中相应的lib后面都加上D重命名了一下。 NOW，go ahead! ...

利用caffe写自己的程序

Channy_的博客

08-11

774

因为要用到caffe写自己的程序，需要重新新建工程，很多caffe中的链接库呀什么的不会弄，幸得博客大牛多多，借鉴之后可以用上了，这里做个总结，以免自己忘记。 1.新建一个c++工程新建一个MFC程序，也可以新建一个控制台程序，都行。这里新建一个MFC程序。选择的是: 基于对话框，在共享DLL中使用MFC 之后发现错误之后再改成这个也行,其他不用修改。 2.配置环...

caffe实战之classify.py解析

hunterlew的专栏

05-31

6659

本文将对caffe/python下的classify.py代码以及相关的classifier.py和io.py进行解析。一、classify.py 由最后的if __name__ == '__main__': main(sys.argv)代表该文件在命令行下运行，则运行main函数，参数存放在sys.argv中。在main函数定义中，分别判断并存入各类参数，分别如下： input_file

caffe 用训练好的模型提取图片特征（使用自带classify.py和classifier.py）

woshilimengxi的博客

03-17

3706

原材料： 1）训练好的caffemodel 2) 定义网络结构的deploy.prototxt配置文件 3）训练时使用的mean文件，在/cafferoot/python/classify.py的demo中，要求使用的是.npy格式的meanfile，如果我们手上有的是mean.binaryproto文件，则需要自己2完成转换：可以使用以下convert_mean.py来实现 #!/u

无需配置的caffe classify CPU工程

标题“caffe-classify工程”指向的是一个以Caffe框架为核心的图像分类项目。Caffe是由伯克利人工智能研究（BAIR）实验室开发的一个深度学习框架，专注于速度和模块性，非常适合于计算机视觉领域的研究和应用。它支持...