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    Pycaffe：如何在python圖層中創建自定義權重？

    我一直在尋找網絡和咖啡源代碼一段時間沒有任何解決方案可言，但在自定義應用程序神經網絡中，我正在構建一些custom layers in python。前向傳球和後傳球在功能上運作良好，我可以在我的設置例程中創建自定義的體重參數，但嘗試一下，因爲我可能無法讓咖啡爲我的圖層設置「官方」權重。這當然會允許更好的快照，更簡單的求解器實現等。 任何想法我在這裏失蹤？ [編輯：下面的圖層代碼。爲了簡潔起見，刪
    python caffe pycaffe 2015-12-28

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    Caffe：python連接層（L.Concat）

    我想知道如何在python中將兩層連接成一個層。更具體地說，我想加入具有不可視數據的池（子採樣）層的輸出，然後在其上放置完全連接的層。假設子採樣層將輸出形狀爲64 * 2 * 2的神經元（如果我們忽略caffe batch_size），並且我想要加入的數據層只包含1個特徵（速度浮點數，範圍從0到1）。 下面是一些僞代碼，把你的背景： import numpy as np import caff
    python neural-network concat convolution caffe 2015-12-30

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    如何在Caffe中設置一個大網絡學習率進行微調？

    我有很多層的大網。我在網絡中添加了一個新的全連接層，並希望進行微調。然而，除了新網頁以外，在每一層設置lr_mult: 0是非常困難的，因爲網絡中有很多層。 如果有解決這些問題的好方法？ 謝謝。
    neural-network deep-learning caffe 2016-01-04

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    Caffe：檢查失敗：網絡應該只有一個輸出

    我使用的是Caffe android lib（基於C++ api）。我正在用GoogleNet模型嘗試它。 不幸的是它給我這個錯誤： Check failed: net_->num_outputs() == 1 Network should have exactly one output 我有我失去了一些愚蠢的感覺。有什麼想法嗎？
    android machine-learning neural-network deep-learning caffe 2016-01-06

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    Pycaffe：指數超出範圍時採用原裝train.prototxt在Caffe.classifier

    的pretrained_file使用IPython的： net = caffe.Classifier(MODEL_FILE, PRETRAINED) 我得到了一個異常時，我用的是原來的train.prototxt作爲pretrained_file（預訓練） ---------------------------------------------------------------------
    python neural-network deep-learning caffe pycaffe 2016-01-07

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    Caffe不能讀取所有h5文件

    我在hdf5數據層給出了train.txt中列出的以下h5文件。 /home/foo/data/h5_files/train_data1.h5 /home/foo/data/h5_files/train_data2.h5 /home/foo/data/h5_files/train_data3.h5 /home/foo/data/h5_files/train_data4.h5 /home/f
    matlab neural-network deep-learning caffe hdf5 2016-01-10

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    Caffe - 從train_val.prototxt創建deploy.prototxt

    我已經對我的數據集中的imagenet預訓練模型進行了細化，以下是在train_val.prototxt中做出的相關更改（同時我還沒有完成過採樣，只是在準備hdf5時進行中心裁剪） name: "MyCaffeNet" layer { type: "HDF5Data" name: "data" top: "X" top: "Meta" top:
    matlab input hdf5 caffe conv-neural-network 2016-01-12

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    第一次迭代後咖啡崩潰？

    當我訓練網時，咖啡崩潰。 該solver和model。 在這種情況下我只用GPU 0以下是錯誤跟蹤： build/tools/caffe train -solver models/mv16f/solver.prototxt -gpu 0 I0113 14:21:05.861361 85242 solver.cpp:289] Learning Rate Policy: step I0113 1
    machine-learning ubuntu-14.04 caffe multi-gpu pycaffe 2016-01-13

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    如何計算花費在CNN每個層上的花費時間和caffe界面？

    我試圖計算在fast-rcnn網絡中每一層花費的時間。我發現咖啡CMD界面caffe time可以做到這一點。但fast-rcnn是基於python代碼的，python界面中是否有任何函數可以幫助我計算時間？
    caffe pycaffe 2016-01-18

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    編譯Caffe時未定義的leveldb引用

    我的os是ubuntu15.10。當我使用CMake編譯Caffe時，我得到了那些錯誤： [ 95%] Built target train_net Scanning dependencies of target classification ../lib/libcaffe.so： undefined reference to ‘leveldb::DB::Open(leveldb::Optio
    c++ cmake undefined-reference caffe leveldb 2016-01-20
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