pycaffe

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我試圖在一個壓縮的稀疏行格式的fc層中存儲權重。當我檢索權重並將其轉換爲CSR矩陣格式時，其內存大小急劇下降，但是當我將它重新加載到caffe時，我的模型大小保持不變。基本上這是我在做什麼： temp2 = net.params['ip1'][0].data.shape sparse_csr1 = sparse.scr_matrix(temp2, shape) net.params['ip1'

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咖啡，火車模型與python層出現錯誤

我嘗試運行/ examples/pycaffe中的linreg示例。我爲它添加了solver.prototxt。然後我試着訓練它，但是我得到了一個錯誤。你能幫我嗎？的solver.prototxt我說： net: "${caffe_dir}/examples/pycaffe/linreg.prototxt" display: 40 base_lr: 0.1 lr_policy: "s

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如何知道圖層中是否存在「偏差」？

我正嘗試用pycaffe閱讀咖啡網絡中的體重和偏見。這裏是我的代碼 weight = net.params[layer_name][0].data bias = net.params[layer_name][1].data 但是，我的網絡中的某些層沒有偏見，所以會有這Index out of range錯誤。所以我的問題是我可以用 if(net.params[layer_name][1]

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如何開始爲我的圖層編寫代碼？

我已經看到研究人員正在爲Caffe的原始版本添加一些功能，並根據他們需要的功能使用這些層和功能，然後通過Github共享這些版本。如果我沒有弄錯，有兩種方法：1)通過在添加C++和Cuda版本的圖層後重新編譯Caffe。 2)爲該功能編寫python代碼，並將其作爲Caffe中的python層調用。我想根據我的研究問題向Caffe添加一個新圖層。我真的不應該從哪一點開始編寫新圖層以及我應該考慮哪

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對Linux Mint的安裝來自Caffe：在/ usr /斌/勞工處：找不到-lhdf5_hl

每當我嘗試安裝朱古力到我的Linux Mint的機器，我不斷收到這樣的： AR -o .build_release/lib/libcaffe.a LD -o .build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0 /usr/bin/ld: cannot find -lhdf5_hl /usr/bin/ld: cannot find -lhdf5 collect2: err

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當設計網絡`caffe.NetSpec（）'，怎麼知道某個斑點形狀？

比方說，我在下面使用caffe.Netspec()設計網絡（例如，在盜夢空間）。 import caffe from caffe import layers as L net = caffe.NetSpec() net.data = ... net.label = ... net["conv1"] = L.convolution(...) # ... concatenation

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在docker caffe中定義新圖層並引用文件路徑

這裏是caffe和docker的新手。我只是沿着this發帖，並使用jupyter筆記本在docker caffe上運行MNIST數據的訓練示例。現在說我想使用定製的損失函數。我瞭解到，如果它是一個經典安裝的caffe，新創建的.hpp文件應放入$ CAFFE_PATH/include/caffe/layers /中，而.cpp文件應放入$ CAFFE_PATH/src/caffe/layers/

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從Python中的caffe .prototxt模型定義讀取網絡參數

我想從Python中的.prototxt中定義的caffe網絡讀出網絡參數，因爲layer_dict中的圖層對象只告訴我它是一個「卷積」層，但不包括在.prototxt文件中明確定義的諸如kernel_size，strides等。所以可以說我有一個model.prototxt像這樣： name: "Model" layer { name: "data" type: "Inp

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使用caffe.NetSpec（）定義網絡時，有沒有辦法從給定的原型文件「附加」？

我知道一個人可以（可編程地）使用caffe.Netspec()設計一個網絡，基本上主要目的是寫其原型文本。 net = caffe.NetSpec() .. (define) .. with open('my_network.prototoxt', 'w') as f: print(net.to_proto(), file=f) 然而，而不是從頭開始，我需要追加根據給protot

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如何在Jetson TX1上安裝py-faster-rcnn？

我想在TX1上安裝py-faster-rcnn，並且我遵循https://devtalk.nvidia.com/default/topic/974063/jetson-tx1/caffe-failed-with-py-faster-rcnn-demo-py-on-tx1/，修改/ caffe-fast-rcnn/Makefile和/caffe-fast-rcnn/Makefile.config，但