caffe

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    Python Caffe cpu和GPU模式同時運行

    是否可以在CPU和GPU模式下運行Caffe？我有幾個Caffe模型，但是我的GPU資源是有限的，所以我不能把所有模型放到GPU內存中。我想用例如3種GPU模式和2種CPU模式，但set_mode_cpu()和set_mode_gpu()命令只是切換整個庫的模式。
    python caffe 2015-08-15

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    爲什麼將一個ndarray分配給PyCaffe中的一個ndarray引發一個屬性錯誤？

    當通過來自Caffe教程（http://nbviewer.ipython.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/00-classification.ipynb）讀書，我碰到下面的語句： net.blobs['data'].data[...] = transformer.preprocess('data', caffe.io.
    python numpy attributes caffe pycaffe 2015-08-18

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    如何解決「make：protoc：命令未找到」

    我在一個CentOS系統上安裝了Caffe，我沒有管理權限。當我嘗試編譯，我遇到了以下消息： PROTOC src/caffe/proto/caffe.proto make: protoc: Command not found make: *** [.build_release/src/caffe/proto/caffe.pb.cc] Error 127 我迄今所做如下： cd git
    centos makefile protocol-buffers caffe 2015-08-21

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    Caffe示例代碼中的「TEST」變量有什麼作用？

    在C++ example provided by Caffe中，他們在第56行使用了變量「TEST」。我之前或之後沒有看到它的引用，所以我想知道是否有人知道變量的作用？
    c++ machine-learning neural-network deep-learning caffe 2015-08-25

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    將OpenCV灰度墊轉換成Caffe blob

    我一直在following an example我被提及如何將OpenCV Mat轉換成我可以預測的Caffe對象。據我瞭解，首節縮放圖像，然後初始化的朱古力類TransformationParameter： const float img_to_net_scale = 0.0039215684; TransformationParameter input_xform_param; input
    c++ opencv machine-learning deep-learning caffe 2015-08-25

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    編譯Caffe C++分類示例

    我最近修改了Caffe C++ classification example file，我試圖重新編譯它。但是，我無法將簡單的g ++編譯鏈接到include目錄中的.hpp文件。我知道這是一個基本的問題，但我似乎無法解決 - 有人能幫我解決如何編譯這個程序嗎？編譯現在看起來是這樣的： g++ -I /home/jack/caffe/include classification.cpp -o cl
    c++ machine-learning neural-network deep-learning caffe 2015-08-26

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    Caffe的LSTM模塊

    有誰知道Caffe是否存在一個很好的LSTM模塊？我從russel91的github賬戶中發現了一個，但顯然包含示例和解釋的網頁消失了（原名爲http://apollo.deepmatter.io/ - >現在它僅重定向到github page，它沒有任何示例或解釋）。
    neural-network deep-learning caffe lstm recurrent-neural-network 2015-08-26

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    如何提取第一層訓練過的咖啡內核過濾器

    我正在使用咖啡，我不知道是否可以單獨使用其中一個過濾器。所以基本上我只需要那些過濾器的訓練內核（在第一層使用）。 我無法在論文中找到內核的公式。 所以我真的很感激，如果有人可以幫助我。 如果你還可以告訴我如何在matlab版本中提取它們，我將非常感激。 感謝
    matlab machine-learning computer-vision neural-network caffe 2015-08-26

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    準備輸入到Caffe深度學習的圖像數據集

    我知道第一步是創建兩個帶有相應標籤的文件列表，一個用於訓練，一個用於測試集。假設前者稱爲train.txt，後者稱爲val.txt。這些文件列表中的路徑應該是相對的。標籤應該從0開始，類似於此： relative/path/img1.jpg 0 relative/path/img2.jpg 0 relative/path/img3.jpg 1 relative/path/img4.jpg 1
    image-processing neural-network directory-structure deep-learning caffe 2015-07-20

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    故障排除局部敏感散列

    我使用caffe，深度神經網絡library，爲圖像檢索生成圖像特徵。我正在使用的特定網絡生成一個4096維度特徵。 我正在使用LSHash從這些特性生成哈希桶。當我對所有可用特徵進行比較時，通過歐幾里德距離對圖像進行排序，我發現這些特徵很好地代表了圖像相似性。然而，當我使用LSHash時，我發現類似的功能很少落入同一個桶中。 源特徵是否與LSH一起使用過大？在嘗試對圖像特徵進行哈希之前，是否還有
    python hash computer-vision caffe locality-sensitive-hash 2015-07-21
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