摘要：
deployd：一个生成后端数据的软件，简单的说就是大部分的前端不会后端，即使会也很难在深入到数据库进行设置一些前端所需数据的创建与查询的后端程序的书写，所以此时就是deployd大显身手的时候了。 www.deployd.com/ 这是deployd的官方网址，但可惜需要FQ才可以登录。不过也没关 阅读全文
posted @ 2017-07-17 11:29
我叫王自信
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摘要：
学习caffe的目的，不是简单的做几个练习，最终还是要用到自己的实际项目或科研中。因此，本文介绍一下，从自己的原始图片到lmdb数据，再到训练和测试模型的整个流程。 一、准备数据 有条件的同学，可以去imagenet的官网http://www.image-net.org/download-image 阅读全文
posted @ 2017-07-17 10:39
我叫王自信
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摘要：
为了程序的简洁，在caffe中是不带练习数据的，因此需要自己去下载。但在caffe根目录下的data文件夹里，作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件，我们只需要联网，运行这些脚本文件就行了。 注意：在caffe中运行所有程序，都必须在根目录下进行，否则会出错 1、mnist实例 mnist是一个手 阅读全文
posted @ 2017-07-17 10:38
我叫王自信
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本文讲解一些其它的常用层，包括：softmax_loss层，Inner Product层，accuracy层，reshape层和dropout层及其它们的参数配置。 1、softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的。softmax是一个分类器，计算的是类别的 阅读全文
posted @ 2017-07-17 10:38
我叫王自信
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在激活层中，对输入数据进行激活操作（实际上就是一种函数变换），是逐元素进行运算的。从bottom得到一个blob数据输入，运算后，从top输入一个blob数据。在运算过程中，没有改变数据的大小，即输入和输出的数据大小是相等的。 输入：n*c*h*w 输出：n*c*h*w 常用的激活函数有sigmoi 阅读全文
posted @ 2017-07-17 10:37
我叫王自信
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所有的层都具有的参数，如name, type, bottom, top和transform_param请参看我的前一篇文章：Caffe学习系列(2)：数据层及参数 本文只讲解视觉层（Vision Layers)的参数，视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response 阅读全文
posted @ 2017-07-17 10:36
我叫王自信
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http://www.cnblogs.com/denny402/p/5070928.html 要运行caffe，需要先创建一个模型（model)，如比较常用的Lenet,Alex等， 而一个模型由多个屋（layer）构成，每一屋又由许多参数组成。所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中。要 阅读全文
posted @ 2017-07-17 10:22
我叫王自信
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