随笔分类 - Caffe
摘要：高度可扩展、可编程的计算机视觉和人工智能处理器 芯原Vivante的神经网络处理器 （NPU） IP是高度可扩展、可编程的计算机视觉和人工智能处理器，支持终端、边缘端及云端设备的人工智能运算升级。Vivante NPU IP可满足多种芯片尺寸和功耗预算，是具成本效益的优质神经网络加速引擎解决方案。
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摘要：N: batch; C: channel H: height W: width Caffe 的Blob通道顺序是：NCHW; Tensorflow的tensor通道顺序：默认是NHWC， 也支持NCHW，使用cuDNN会更快; Pytorch中tensor的通道顺序：NCHW TensorRT中的t
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摘要：Deepo is a series of Docker images that allows you to quickly set up your deep learning research environment supports almost all commonly used deep le
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摘要：1.编译时候出现 make: * [.build_release/examples/siamese/convert_mnist_siamese_data.bin] Error 1 /usr/local/lib/libopencv_imgcodecs.so: undefined reference t
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摘要：1 对Blob的理解及其操作： Blob是一个四维的数组。维度从高到低分别是: (num_，channels_，height_，width_) 对于图像数据来说就是：图片个数，彩色通道个数，宽，高 Blob中数据是row-major存储的，W是变化最快的维度，例如在(n, k, h, w)处的数据，
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摘要：版权声明：博主原创文章，微信公众号：素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”，谢谢合作！！ https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/54141697 本文部分内容来源于CDA深度学习实战课堂，由唐宇迪老师授课 如果你企图用CPU来训练
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摘要：nvidia-smi命令输出如下： 解释： 第一栏的Fan：N/A是风扇转速，从0到100%之间变动，这个速度是计算机期望的风扇转速，实际情况下如果风扇堵转，可能打不到显示的转速。有的设备不会返回转速，因为它不依赖风扇冷却而是通过其他外设保持低温（比如我们实验室的服务器是常年放在空调房间里的）。 第
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摘要：LMDB is the database of choice when using Caffe with large datasets. This is a tutorial of how to create an LMDB database from Python. First, let’s lo
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摘要：要运行高版本的GPU版TensorFlow，需要更新宿主机的显卡驱动（本文以NVIDIA390为例） 一、更新驱动 卸载已有驱动 sudo apt-get remove --purge nvidia* 二、报错： 说是驱动有问题，第一个想到的就是因为将早先的 nvidia-384 驱动更新到了 nv
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摘要：本文参考博文 （1）介绍 *_train_test.prototxt文件与 *_deploy.prototxt文件的不同：http://blog.csdn.net/sunshine_in_moon/article/details/49472901 （2）生成deploy文件的Python代码：htt
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摘要：Train阶段： （1） train.sh中的solver.prototxt路径 （2） train.sh中的caffemodel路径 （3） train.sh中的日志名称 （4） solver.prototxt中的net名称（也就是train.prototxt路径） （5） solver.prot
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摘要：caffe solver通过协调网络前向推理和反向梯度传播来进行模型优化，并通过权重参数更新来改善网络损失求解最优算法，而solver学习的任务被划分为：监督优化和参数更新，生成损失并计算梯度。caffe solver是caffe中的核心，它定义着整个模型如何运转，不管是命令行方式还是pycaffe
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摘要：https://blog.csdn.net/ThomasCai001/article/details/53940430 https://blog.csdn.net/ThomasCai001/article/details/53940430 https://blog.csdn.net/ThomasCa
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摘要：https://blog.csdn.net/u010417185/article/details/52649178 https://blog.csdn.net/u010417185/article/details/52649178 https://blog.csdn.net/u010417185/a
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摘要：caffe finetune两种修改网络结构prototxt方法 caffe finetune两种修改网络结构prototxt方法 caffe finetune两种修改网络结构prototxt方法 caffe finetune两种修改网络结构prototxt方法 第一种方法：将原来的prototxt
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摘要：原文https://blog.csdn.net/u011070171/article/details/75425740 原文https://blog.csdn.net/u011070171/article/details/75425740 原文https://blog.csdn.net/u01107
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摘要：l 定义一个消息（message）类型 l 标量值类型 l Optional 的字段及默认值 l 枚举 l 使用其他消息类型 l 嵌套类型 l 更新一个消息类型 l 扩展 l 包（package） l 定义服务（service） l 选项（option） l 生成访问类 本指南描述了怎样使用prot
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摘要：问题描述在windows平台上，本地训练SSD_512得到了对应的权值参数文件，加载模型进行前向测试的时候，发现调用caffe.io.Transformer中的resize处理函数速度太慢，打算用opencv的resize做替换，因此更改了输入图片到模型中的预处理过程，使用caffe.io.Tran
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摘要：Step 1 使用训练好的模型检测图片： build/examples/ssd/ssd_detect.bin models/VGGNet/VOC0712/SSD_300x300/deploy.prototxt /home/daisida/ssd/models/VGGNet/VOC0712/SSD_3
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摘要：之前用deploy.prototxt 还原train_val.prototxt过程中，遇到了坑，所以打算总结一下 本人以熟悉的LeNet网络结构为例子 不同点主要在一前一后，相同点都在中间 train_val.prototxt 中的开头 看这个名字也知道，里面定义的是训练和验证时候的网络，所以在开始
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