caffe

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카페를 설치하면 정상적으로 작동합니다. cmd에서는 python을 사용하여 가져올 수 있지만 jupyter 전자 필기장을 사용하면 가져올 수 없습니다. enter image description here enter image description here 어떻게 해결할 수 있습니까?

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OS X 및 Ubuntu에서 동일한 caffemodel의 정확도가 다른 이유는 무엇입니까?

OS X 및 Ubuntu에서 동일한 카페 모델의 정확도가 다른 이유는 무엇입니까? 모든 파일은 동일합니다. 누구든지 합리적인 설명을 줄 수 있습니까? 그건 그렇고, 공식 사이트 http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_alexnet.caffemodel에서 AlexNet caffemodel을 얻었습니다. 그들은 최고 5 정확도가

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CAFFE 테스트 순 내 그물 라운드의 손실이 훈련 일부 후 0과 1 사이의 값으로, 내가 레이블로 이미지를 사용하여 오전 CNN을 만들려고

질문 레이블로 약 23 이제 결과를보고 싶습니다.() 나는 approximatly 5.92 및 result.min를 반환) (0과 1 그러나 현실 result.max에서을로 결과 값을 기대하고 이제 수익을 import caffe import numpy as np from PIL import Image net = caffe.Net('D:/caffe/n

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입력 데이터가 [0,1]

인 bvlc_reference_caffenet을 학습했습니다. Caffe ImageNet Tutorial을 따라 갔고 bvlc_reference_caffenet을 성공적으로 교육 할 수있었습니다. 이제 입력 데이터를 [0,255]에서 [0,1]로 스케일링하고 싶습니다. (나중에 고정 CNN/부동 소수점 정확도를 가진 하드웨어에서이 CNN을 실행해야하기 때문

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CNN에서 어떤 빠른 손실 수렴이 나타 납니까?

두 개의 다른 DL 라이브러리 (Caffe e Tensorflow)에서 두 개의 CNN (AlexNet e GoogLeNet)을 교육하고 있습니다. 네트워크는 각 도서관의 개발자 팀에 의해 구현되었습니다. (here 및 here) 원래 Imagenet 데이터 세트를 1 카테고리의 1024 이미지로 축소했지만 네트워크에서 분류하기 위해 1000 개의 카테고리

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새 배열을 .caffemodel 파일로 덤프하십시오.

커널 크기, 패드 정보 등과 같은 특정 매개 변수가있는 사용자 정의 된 레이어가 있습니다.이 중 bool/int 유형의 배열 매개 변수가 있습니다. 처리 후 .caffemodel 파일에이 배열 매개 변수를 추가해야합니다. 배열을 카페인 모델 파일에 링크/덤프하는 방법? 아래와 같이 .proto 파일에 배열 매개 변수를 포함 시켰습니다. { ... //ot

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caffe 또는 tensorflow에서 cnn의 각 레이어를 병렬로 실행할 수 있습니까?

전방 전파 중에 계산 시간을 줄이기 위해 훈련 된 CNN의 각 레이어를 병렬로 실행하고 싶습니다 (기본적으로 FPS에 너무 많은 영향을 미치지 않으면 서 카메라를 포함하는 실시간 응용 프로그램의 CNN을 실행하고 싶습니다). 각 레이어에 대해 입력 대기열과 출력 대기열을 유지합니다. 각 레이어는 입력 레이어에서 BLOB를 처리하고 출력 레이어에 덤프 할 수

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CAFFE

나는이 같은 다양한 이미지를 저장하는 CAFFE 그물에 대한 lmdb 데이터베이스를 구축하고있어 사용하기위한 lmdb에서 여러 필드 저장 : 내가 키로서 두 개의 문자열을 저장하고있어 txn.put('{:0>10d}'.format(dbCtr),currImageDatum.SerializeToString()) , 값 쌍. 그러나 일부 메타 데이터도 저장하고

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컴파일 CAFFE가 :

최근 문제가 건너 온 lcudnn 서버에 CAFFE를 컴파일, /usr/bin/ld: cannot find -lcudnn 메시지를 표시 할 때 내가 root priviledge을 가지고 있지 않기 때문에 찾을 수없는, 내 HOME 디렉토리에 CUDA-8.0 설치 다음 뎁 PKG를 추출 dpkg-deb -xv libcudnn-dev*.deb을 수동으로 lib

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Caffe는 하나 이상의 출력 브랜치가있는 얼룩의 그라데이션을 어떻게 업데이트합니까?

Caffe는 다중 손실을 지원합니다. 그런 다음 역 전파 단계에서 일부 얼룩은 서로 다른 손실로 인한 여러 그라디언트를 가질 수 있습니다. Caffe는이 얼룩의 그라데이션을 어떻게 처리합니까? 내가 아는 한, 이것은 네트워크를 설계 할 때 고려되지 않을 수도 있습니다. 그러나이 질문은 새로운 레이어를 쓰려고 할 때 정말로 혼란 스럽습니다. 어떤 아이디어 주