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摘要: @tags caffe python windows下配置caffe后,create_cifar10.sh无法执行,因为是shell脚本。那就看懂脚本意思,用python重写一个: 然后在目录执行: 阅读全文
posted @ 2016-10-13 12:45 ChrisZZ 阅读(652) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: @tags: caffe 文件类别 solver文件 是一堆超参数,比如迭代次数,是否用GPU,多少次迭代暂存一次训练所得参数,动量项,权重衰减(即正则化参数),基本的learning rate,多少次迭代打印一次loss,以及网络结构描述文件(即model文件)存储位置,等等 比如: lenet_ 阅读全文
posted @ 2016-10-13 10:39 ChrisZZ 阅读(3102) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: @tags caffe 前面根据train_lenet.sh改写了train_lenet.py后,在根目录下执行它,得到一系列输出,内容如下: 阅读全文
posted @ 2016-10-13 10:22 ChrisZZ 阅读(3020) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: @tags: caffe python 在windows下配置caffe后,跑mnist手写数字识别的例子。发现 不能运行。 那就写个python脚本替代吧。 step1 定义两个环境变量,请自行添加并替换成你的目录: step2 在\examples\mnist\下新建train_lenet.py 阅读全文
posted @ 2016-10-13 10:11 ChrisZZ 阅读(1031) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: @tags caffe 网络结构 可视化 当拿到一份网络定义文件 ,可以用工具画出网络结构。最快速的方法是使用 "在线工具netscope" ,粘贴内容后shift+回车就可以看结果了。 caffe也自带了网络结构绘制工具,需要稍微配置下,并确保你用的caffe版本中实现了网络中涉及到的层。以下是在 阅读全文
posted @ 2016-10-13 09:31 ChrisZZ 阅读(3914) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: @tags caffe 在windows下使用caffe时,如果先前没有啥经验,会考虑按照官方文档中的例子跑一跑。比如mnist手写数字识别。 然后就会遇到这个问题:windows下怎么执行/examples/mnist/create_mnist.sh呢? 当然,你需要先编译了convert_mni 阅读全文
posted @ 2016-10-12 22:40 ChrisZZ 阅读(1105) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: @tags: caffe 机器学习 在机器学习(暂时限定有监督学习)中,常见的算法大都可以划分为两个部分来理解它 1. 一个是它的Hypothesis function,也就是你用一个函数f,来拟合任意一个输入x,让预测值t(t=f(x))来拟合真实值y 2. 另一个是它的cost function 阅读全文
posted @ 2016-10-12 20:21 ChrisZZ 阅读(3918) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: @tag: caffe windows10上配置好caffe后(配置了matlab接口),运行caffe master/matlab/demo/classification_demo.m报错,提示: 未定义函数或变量caffe_ 问题解决: 来源:https://github.com/BVLC/ca 阅读全文
posted @ 2016-10-12 16:36 ChrisZZ 阅读(7385) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: @tags: caffe 问题出现在,windows下编译caffe的过程中。按照github.com/microsoft/caffe的readme配置的。 问题原因是,用的matlab版本较新(2016a),mxGPUArray.h换位置了。 解决办法:/windows/CommonSetting 阅读全文
posted @ 2016-10-11 11:20 ChrisZZ 阅读(1137) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: RPCL是在线kmeans的改进版,相当于半自动的选取出k个簇心:一开始设定N个簇心,N k,然后聚类。每次迭代中把第二近的簇心甩开一段距离。 所谓在线kmeans是就是,每次仅仅用一个样本来更新簇心位置,而不是用全部数据(“批量”)。 代码: % RPCL, rival penalized com 阅读全文
posted @ 2016-10-10 21:23 ChrisZZ 阅读(1134) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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