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深度学习——一些关于caffe的幼稚问题
我试图了解 caffe 的基础知识 特别是与 python 一起使用 我的理解是模型定义 比如给定的神经网络架构 必须包含在 prototxt file 当您使用数据训练模型时 prototxt 您将权重 模型参数保存到 caffemode
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批量大小不适用于带有deploy.prototxt的caffe
我正在努力让我的分类过程更快一些 我想增加我的deploy prototxt中的第一个input dim 但这似乎不起作用 甚至比对每张图像进行分类还要慢一点 部署 prototxt input data input dim 128 inp
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如何使用pycaffe重构caffe网络
我想要的是 加载网络后 我将分解一些特定的图层并保存新的网络 例如 原网 数据 gt conv1 gt conv2 gt fc1 gt fc2 gt softmax New net 数据 gt conv1 1 gt conv1 2 gt c
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如何将体积补丁存储到 HDF5 中?
我有一个尺寸的体积数据256x128x256 由于内存有限 我无法将整个数据直接输入到 CAFFE 因此 我会随机选择n sample补丁50x50x50从体积数据中提取并将其存储到 HDF5 中 我成功地从原始数据及其标签中随机提取了补丁
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Caffe,在层中设置自定义权重
I have a network In one place I want to use concat As on this picture 不幸的是 该网络无法训练 为了理解为什么我想连续改变权重 这意味着 FC4096 中的所有值一开始都
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如何在 pycaffe 中获取图层类型?
是否有可能在 pycaffe 中获取每一层的类型 例如 卷积 数据等 我搜索了提供的示例 但找不到任何内容 目前我正在使用图层名称来完成我的工作 这是非常糟糕和有限的 这很容易 import caffe net caffe Net path
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PyInstaller“ValueError:太多值无法解压”
pyinstaller 版本 3 2 操作系统 win10 我的 python 脚本在 Winpython Python 解释器中运行良好 但是当我使用 Pyinstaller 包时 python 脚本包含 caffe 模块 我将面临的问题
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caffe全卷积cnn - 如何使用裁剪参数
我正在尝试为我的问题训练一个完全卷积网络 我正在使用实施https github com shelhamer fcn berkeleyvision org https github com shelhamer fcn berkeleyvis
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Caffe 准确率大于 100%
我正在构建一个 但是当我使用上提供的自定义火车功能时莱内特示例 http nbviewer ipython org github BVLC caffe blob master examples 01 learning lenet ipynb
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使用 Caffe 没有提高 RMSprop、Adam、AdaDelta 测试精度
I am finetuning using Caffe在图像数据集上Tesla K40 用一个batch size 47 solver type SGD base lr 0 001 lr policy step momentum 0 9 g
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在 Python 中未安装 caffe 的情况下从 .caffemodel 中提取权重
有没有一种相对简单的方法可以从 Caffe Zoo 中的众多预训练模型之一中提取 Python 中的权重没有咖啡 也不是 pyCaffe 即解析 caffemodel转换为 hdf5 numpy 或任何 Python 可以读取的格式 我找到
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Caffe 模型为每个图像提供相同的输出
我刚刚使用预定义的 prototxt 和 caffemodel 文件在 caffe 中加载了 alexnet 然而 将任何图像发送到模型都会返回与 fc7 层的输出相同的值 这是代码片段 net caffe Net alexnet trai
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如何修改Imagenet Caffe模型?
我想修改 ImageNet caffe 模型 如下所述 由于时间网络的输入通道数与此不同 空间网络 20 vs 3 我们对 ImageNet 模型滤波器进行平均 先跨过通道一层 然后复制平均结果 20 时间网络的初始化 我的问题是如何才能达
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如何修改批量归一化层(DeconvNet)以便能够与 caffe 一起运行?
我想运行反卷积网络在我的数据上 但是它似乎是为另一个版本编写的caffe 有谁知道如何改变batch params Deconvnet 中的那个 layers bottom conv1 1 top conv1 1 name bn1 1 ty