caffe2

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    代碼,即可獲得在resnet50_train.py學習率如下: learning_rate = workspace.FetchBlob(prefix + '/conv1_w_lr') ,當我運行代碼,錯誤發生: Traceback (most recent call last): File "/home/caffe2/caffe2/caffe2/python/examples/resnet50

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    我正努力在訓練有素的MNIST caffe2教程模型的C++結果中進行復制。我所做的是我已經稍微修改了MNIST python教程(代碼可用here),並且在python方面一切正常。 如果我運行mnist.py,我會得到兩個帶網絡定義和初始化的「.pb」文件。如果我上加載Python端這個網,從DB一些圖像養活它,然後我會得到正確的預測: timg = np.fromfile('test_img

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    Facebook最近發佈caffe2 - 深度學習庫。 如何在Windows 7系統上安裝?

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    我在CPU桌面上有一個訓練有素的咖啡模型。我想移植它使用Caffe2進行推理的移動平臺。我應該如何處理它的任何見解? Caffe2提供的腳本是否允許轉換模型並重新使用權重?任何幫助,將不勝感激!謝謝!!

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    的Food101 SqueezeNet Caffe2數我想在Caffe2使用squeezenet的ETH Food101數據集進行分類。我的模型從模型動物園進口和我做了兩個類型的修改的模型: 1)改變的最後一層的尺寸以具有101個輸出 2)從數據庫中的圖像是在NHWC形式和我剛剛翻轉權重的尺寸匹配。 (我計劃改變這種情況) Food101數據集有75,000個圖像用於訓練,我目前使用的批量大小爲1

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    爲了性能的原因,我試圖將一個相當複雜的卷積神經網絡從Caffe轉換爲Caffe2。我知道轉換等效圖層的教程,但是,我的Caffe中的DummyData圖層會使轉換崩潰。雖然我知道我很可能不得不擴展教程腳本來解決這個問題,但我希望有人能指出我在正確的方向上構建Caffe2中這種類型的圖層的等價物。 我也必須轉換幾個不同的python圖層,所以我將不得不修改Caffe2 Github repo中的教程

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    這是一個遠射,如果您認爲該問題太過本地化,請投票結束。我已經搜查了caffe2 github庫,打開an issue問同樣的問題,在caffe2_ccp_tutorials庫打開了另一問題,是因爲它的作者似乎最瞭解它,就caffe2::Tensor和caffe2::CUDAContext, 閱讀Doxygen文檔,甚至通過caffe2 source code不見了,具體爲tensor.h,cont

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    在Caffe2中,是否有caffemodel處理chatbot對話。 是否有幫助與文本分類/分析 工作的任何模式都是有任何DNN例如/樣品與作爲Caffe2(https://caffe2.ai/docs/applications-of-deep-learning.html) 中的文字陳述涉及「隨着越來越多的複雜的僵屍網絡使用DNN編寫的,他們理解你的陳述的能力,更重要的是,在這種情況下,機器人將能