最近因之前的服务器上的caffe奔溃了，不得已重新安装这一古老的深度学习框架，之前也尝试了好几次，每次都失败，这次总算是成功了，因此及时地总结一下。 以下安装的caffe主要是针对之前虹膜分割和巩膜分割所需的caffe版本。之前已经出过一个安装指南，部分内容与之重叠。 其实整个caffe安
首先需要说明得是Caffe这个玩意已经停更了，但是https://www.zhihu.com/question/404089990， Caffe这玩意依赖的东西也很多很多 Caffe 的 windows安装貌似只支持python2.7和python3.5 Caffe的网络真的很适合初学者 Caffe有些loss函数实现不完善，需要用户重新编写，但是支持python接口
原文链接：http://www.dataguru.cn/article-11647-1.html 摘要: 现如今，深度学习是机器学习中最热门的一种方法，与此同时，它还在继续取得显著成果。深度神经网络在不断地被证实是一门既有用又具有创新性的学科技术。该技术已经证明了其在之前停滞不前的研究领域中取得重大进展的
在进行segnet 编译与测试时出现的错误 1.在执行sudo make all -j4的时候，出现了以下错误，报错提示说在caffe-segnet/src/caffe/layers的路径下的contrastive_loss_layer.cpp出错 CXX src/caffe/layers/multinomial_logistic_loss_layer.cppsrc/caffe/layers/contrastive_loss_
最近一段时间，认真研究了一下caffe。但是，里面内容过多，集合了CPU版本和GPU版本的代码，导致阅读起来有些复杂。因此，特意对caffe代码进行了重构，搭建一个基于CPU版本的Caffe推理框架。 此简化的Caffe推理框架具有以下特点： 只有CPU推理功能，无需GPU； 只有前向计算能力，无后向求导功能； 接口
caffe源码解析参考博客 https://blog.csdn.net/seven_first/category_5721883.html https://blog.csdn.net/qq_16055159/category_3107705.html https://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/p/5149628.html
注：安装时如果我的步骤不明确，可以根据我所给的引用文章进行安装 1 环境检查 1.1 CUDA检查 // CUDA检查 nvidia-smi 显示结果： 1.2 【由于本人是用服务器配置所以添加了这一项】上传大文件方法 引用了以下作者方法（如果作者看到觉得侵权，可以跟我说，我会删除） https://www.cnblog
1.cmake:在http://www.cmake.org/files找到自己想下的版本，这里下载3.6.2 sudo apt-get install build-essential wget https://cmake.org/files/v3.6/cmake-3.6.2.tar.gztar xf cmake-3.6.2.tar.gz cd cmake-3.6.2 ./configure make sudo make install安装完可以用以下命令查看Cm
参考：https://blog.csdn.net/CAU_Ayao/article/details/83536320#1__18 1. 配置anaconda3环境 下载地址： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 我下载的版本是 anaconda3-5.2.0 2. 安装nvidia 终端输入命令：nvidia-smi 挑选适合自己电脑的版本 3. 降级gcc
作者 | 年素清责编 | 伍杏玲出品 | 程序人生（ID：coder_life）近日，大数据领域权威竞赛TPC-DS公布了最新的竞争结果：由贾扬清带领的阿里云EMR团队再次刷新TPC-DS性能纪录，一举夺冠。阿里云已经连续两年蝉联冠军宝座，上一次是去年九月。这一次，阿里云不仅成功夺冠，更是刷新了自己去年创下
由于我安装了cuda9.2和cuda10.0, 现在想使用cuda10.0，但是使用cmake总是找到cuda9.2,虽然环境变量path里面cuda10是放在cuda9.2前面的。 cmake总是找到cuda9.2的原因是环境变量CUDA_PATH里面配置的是cuda9.2，cmake是按照CUDA_PATH查找cuda的， 解决办法就是把CUDA_PATH里的9.2换成10.0
Blob是caffe中最基本的数据结构，是caffe的砖石，在本文中我们通过一个实例对Blob进行初步认识，并掌握Blob的基本操作。这个实例的源码blob_demo.cpp，如下所示 #include <vector> #include <iostream> #include <caffe/blob.hpp> using namespace caffe; using names
周六周日在家倒腾了两天，总算稍微了解点pycaffe的一些接口和api设置了，但是针对不同层，还是有很多注意的细节的，所以也准备写个博客专门总结pycaffe的常见层参数设置，（LZ这个蠢啊，之前居然手写prototxt，一把辛酸泪，太傻了/(ㄒoㄒ)/~~） 之前已经写过用Anaconda直接安装caffe，这样安装caf
一不小心把Ubuntu14升级到了16，折腾了好几天才把caffe安装上，建议在Ubuntu14的基础上进行安装，如果caffe官方能够支持16或者以上的版本就更好了。。。 我的环境是anaconda3+cuda10.1 首先应该安装opencv,试了opencv2.4.9,又试了opencv3.1，从编译方式安装都没有成功。 后来在网上
./include/caffe/common.hpp:4:32: fatal error: boost/shared_ptr.hpp: 没有那个文件或目录 所有类似于上面的错误，都可以用如下格式来解决： 解决方案：出现该错误的原因是少了依赖。 在命令行输入： $ sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev 即可解决。
net.cpp部分源码 // 接着上一篇博客的介绍，此部分为Net类中前向反向计算函数，以及一些与HDF5文件或proto文件相互转换的函数。 template <typename Dtype> Dtype Net<Dtype>::ForwardFromTo(int start, int end) { //执行第start层到第end层的前向计算过程 CHECK_GE(start, 0);
Params 'pad_out_{}_' are deprecated. Please declare upsample height and width useing the upsample_h, upsample_w parameters. 查了一下，segnet的长宽需要设成32的倍数，要不然就要指定upsample_w upsample_h 大小； 参考链接： https://blog.csdn.net/hong__fang/article/details/
InsertSplits()函数 在Net初始化的过程中，存在一个特殊的修改网络结构的操作，那就是当某层的输出blob对应多个其他层的输入blob时，会在输出blob所在层的后面插入一个新的Split类型的层。大致方式如下图所示，左侧为原始网络的结构，右侧为修改之后的网络结构。个人理解这样做的目的应该是
参考博客：https://blog.csdn.net/xiaoyezi_1834/article/details/50724875 使用Anjuta 我使用的是ubuntu18.04,安装命令： sudo apt-get install anjuta 安装完成后，启动，在命令窗口输入： anjuta 然后import project选择到caffe根目录，最后结果如下：
SyncedMemory类简介 最近在阅读caffe源码，代码来自BVLC/caffe，基本是参照网络上比较推荐的 Blob-->Layer-->Net-->Solver 的顺序来分析。其中SyncedMemory类是caffe中底层的结构，负责操作（申请、拷贝等）内存或显存中的数据。 syncedmem.cpp源码 SyncedMemory::SyncedMemory() //构造
在使用Caffe框架的卷积神经网络中的梯度数据可视化中,已经可视化了所有类别的梯度数据,对于特定类别采用梯度很有趣.在“ bvlc_reference_caffenet”模型中的deploy.prototxt文件中,我设置了： force_backward: true 并评论了最后一部分： layer { name: "prob" type: "Softmax
我正在尝试使用anaconda 3(适用于python 3.4)在我的ubuntu 15.04上安装caffe.我设法安装了所有要求,并遵循了官方网站上的说明.所以我下载了caffe-master并做了： cd ./caffe-master make all make pycaffe 它可以完成,没有错误(最终). 但是在那之后,如果我去Python做 import caff
我在draw.py中找到了draw_net_to_file方法,并希望使用它来了解我可以更好地使用的Caffe网络. 问题是以下代码 import caffe from caffe.draw import draw_net_to_file import numpy as np weights = 'reference_model/caffe_reference_imagenet_model.weights' means = 'referenc
我对Caffe的主要抱怨是,尽管文档中有一些示例,但没有确定的参考指南.这尤其适用于Python接口(如果有参考指南,那会很棒),也适用于prototxt.看来,要正确使用Caffe,用户必须已经是Google Protobuf和CUDA的专家.遗憾的是,我在这两件事上都没有经验. 那么,如何在Python接口中查找事物(
本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/8d877e63/，欢迎阅读! cpp caffe net run in multiple threads Guide set_mode Caffe fails to use GPU in a new thread ？？？ see here the `Caffe::mode_` variable that controls this is thread-local, so ensure you’re calling `caff
