2016年6月14日

Caffe 源碼閱讀（三） caffe.cpp
摘要： 补：主要函数运行顺序： main>>GetBrewFunction>>train>>Solve 從main函數說起： 1、gflags庫中爲main函數設置usage信息 是google的一個開源的處理命令行的參數的庫。在使用命令行參數的文件夾文件中（源文件或頭文件），首先使用以下定義語句進行變量的 阅读全文
posted @ 2016-06-14 22:46 满天的夏 阅读(399) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 

2016年6月12日

Caffe proto閱讀
摘要： 1、Data Layer source 數據來自於（*.lmdb） * scale 將像素值限定在【0,1）範圍內 2、Conv Layer kernel 濾波器核的大小 5×5 num_output 卷積層通道數 （第三維） A×B×C lr_mult 學習率 兩個 分別爲權重和偏置學習率 一般後 阅读全文
posted @ 2016-06-12 14:37 满天的夏 阅读(134) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 

2016年6月11日

C++ 基本知識回顧
摘要： 1、inline 內嵌函數 與普通函數無異提高執行效率。 編譯時函數直接展開 會有機制決定如何調用這個內嵌函數 2、explicit函数防止隐形转换 3、 阅读全文
posted @ 2016-06-11 17:01 满天的夏 阅读(123) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
Caffe 源碼閱讀（二） SyncedMemory.hpp
摘要： 1、 to_cpu 數據由現存同步到內存 2、 to_gpu 數據由內存同步到顯存 3、 cpu_str_ 內存指針 4、 gpu_str_ 顯存指針 5、 size_ 數據大小 6、 own_cpu_data_ 是否分配了內存空間 7、head_ 當前數據狀態 cpu_data() 完成數據同步並 阅读全文
posted @ 2016-06-11 16:06 满天的夏 阅读(118) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
Caffe 源碼閱讀（一） Blob.hpp
摘要： Blob 四維度（N K H W） N : SGD 一次 mini-batch 個數 K : 如果是圖片表示圖片通道數 如果是中間結果 則理解爲 feature map 個數 H、W : 如果是圖片理解爲圖片的高度寬度 如果是feature map理解爲核的寬度及高度 重點包括 個部分： 1、數據成 阅读全文
posted @ 2016-06-11 15:02 满天的夏 阅读(117) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 

2016年5月11日

Matlab
摘要： 元组删除 如果A是一个元组，包含多个元素，则其中A(1:100)=[]; 删除前100个元素 matlab中结构体与元组删除元素方法相同 matlab中矩阵维数交换 permute(A,[2,1,3]) 很常用的函数 阅读全文
posted @ 2016-05-11 16:56 满天的夏 阅读(121) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 

2016年4月11日

python
摘要： numpy.concatenate() 就是好用。。 http://www.cnblogs.com/ice-daigua/archive/2012/11/16/2772674.html 看看numpy怎么存储调用“.npy”文件吧 阅读全文
posted @ 2016-04-11 21:16 满天的夏 阅读(161) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 

2016年1月27日

MxNet下训练alexnet（一）
摘要： 1、图像经过工具包中的 make_lsit im2rec 转换为可调用各式.rec,.bin都可以 2、然后使用train_imageXXXX进行训练，参数需要对应 3、利用保存的模型进行估计，测试 4、中间层可以通过matlab进行查看 阅读全文
posted @ 2016-01-27 16:06 满天的夏 阅读(658) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 

2016年1月18日

服务器自己用户名下编译gcc
摘要： 要点：１、上传gcc 学习命令 scp 具体格式：　scp local_file remote_username@remote_ip:remote_folderscp /home/linux/soft/scp.zip root@www.mydomain.com:/home/linux/others/... 阅读全文
posted @ 2016-01-18 16:52 满天的夏 阅读(242) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 

2016年1月11日

Using python to process Big Data
摘要： Pandas is a great lib to process BIg Data.1) pandas.pivot_table(data,values=None,columns=None,aggfunc=func)func can be any function in python2) pandas... 阅读全文
posted @ 2016-01-11 13:25 满天的夏 阅读(223) 评论(0) 推荐(0) 编辑