caffe

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    未知池方法測試與CUDA朱古力時，但如在這個環節不cudnn

    我建立在Windows朱古力深度學習庫： https://initialneil.wordpress.com/2015/07/15/caffe-vs2013-opencv-in-windows-tutorial-i/ 我停用cuDNN因爲我的nVidia顯卡因此未支持這一點，將目標架構改爲費米架構。 我建朱古力作爲靜態庫的測試項目中使用它如下圖所示： int main(int argc, char
    c++ visual-studio deep-learning caffe 2016-01-20

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    如何爲圖像目錄中的連體網絡創建CaffeDB訓練數據

    我需要一些幫助來創建一個帶有圖像和標籤文本文件的純文本目錄中的連體CNN的CaffeDB。最好的將是一個python的方式來做到這一點。 問題不在於瀏覽目錄和製作圖像對。我的問題更多的是從這些對中創建一個CaffeDB。 到目前爲止，我只使用convert_imageset從圖像目錄中創建CaffeDB。 感謝您的幫助！
    neural-network deep-learning caffe conv-neural-network training-data 2016-01-20

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    根據caffe中的「不良」縮放損失值

    我想根據訓練期間「正確標籤」的「當前預測」的近/遠程度來縮放每幅圖像的損失值。例如，如果正確的標籤是「貓」，並且網絡認爲它是「狗」，則如果網絡認爲它是「汽車」，則處罰（損失）應該小於該情況。 ，我做的方式是如下： 1-我所定義的標記物之間的距離的矩陣， 2-通該矩陣作爲一個底部到"softmaxWithLoss"層， 3-乘以每個日誌（概率），以此值按比例縮放損失forward_cpu 但是，我不
    neural-network deep-learning caffe conv-neural-network 2016-01-20

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    在Ubuntu 14.04上設置caffe，但在運行時遇到錯誤classify.py

    我在安裝了CUDA的Ubuntu 14.04虛擬服務器上安裝Caffe（無驅動程序），使用https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-14.04-VirtualBox-VM作爲靈感。我已經安裝了所有必需的依賴關係，並且一步一步地遵循了所有說明，但在嘗試測試安裝時遇到以下錯誤。 在關於步驟： 「修改蟒蛇/ classify.py添加--print_result
    python ubuntu caffe 2016-01-23

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    深度學習 - 關於咖啡的一些天真的問題

    我想了解caffe的基礎知識，特別是使用python。 我的理解是，模型定義（比如給定的神經網絡體系結構）必須包含在'.prototxt'文件中。 而且，當你訓練上使用'.prototxt'數據模型，你的權重/模型參數保存到'.caffemodel'文件 此外，還有用於訓練的'.prototxt'文件之間的差異（包括學習率和正規化參數）以及用於測試/部署的測試/部署（不包括它們）。 問題： 是正確
    python neural-network deep-learning caffe pycaffe 2016-01-24

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    致命錯誤：opencv2/core/core.hpp caffe框架安裝

    我試圖用這個腳本安裝Caffe框架：https://gist.github.com/jetsonhacks/acf63b993b44e1fb9528和我得到opencv2/core/core.hpp錯誤。 CXX src/caffe/layers/data_layer.cpp src/caffe/layers/data_layer.cpp:2:33: fatal error: opencv2/
    linux nvidia caffe pycaffe 2016-01-26

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    pyCaffe不會給出與命令行界面相同的結果

    我正在嘗試使用python腳本使用預先訓練的網絡來提取功能值。這裏是我的腳本： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import caffe caffe.set_device(0) caffe.set_mode_gpu() net=caffe.Net('blobs-Test-
    caffe pycaffe 2016-01-26

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    如何用可訓練參數編寫caffe python圖層？

    我想學習如何編寫caffe python圖層。 但我只找到像pyloss這樣非常簡單的圖層的例子。 如何用可訓練參數編寫python caffe？ 例如，如何編寫完全連接的python圖層？
    deep-learning caffe pycaffe 2016-01-27

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    Caffe構建失敗的鏈接cuDNN

    我是Ubuntu和caffe的新手。我試圖在AWS上使用Caffe在Ubuntu上構建圖像識別系統，但是我遇到了關於不兼容的cuDNN的錯誤。 命令我執行： make all -j $(($(nproc) + 1)) 的錯誤，我得到： LD -o .build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3 /usr/bin/ld: skipping incompatibl
    caffe pycaffe cudnn 2016-01-27

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    使用Python和Caffe進行多處理

    我有一個預訓練的caffe模型，我試圖用它進行預測。但是，我試圖在使用python的多處理模塊的單獨進程中執行此預測，以便不會減慢主程序的速度。然而，當嘗試進行預測時，該過程似乎凍結。咖啡可以嗎？如果沒有，有沒有其他方法可以用python在python中進行高效的並行處理？ 這裏是我的代碼 def predict(pretrained_network, data): prediction
    python multiprocessing caffe pycaffe 2016-01-28
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