brew是Caffe2用于構(gòu)建模型的新API。該功能過(guò)去由CNNModelHelper充當(dāng)，但由于Caffe2功能已經(jīng)擴(kuò)展到不止CNN，有必要提...
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Caffe2 [Brewing Models] 釀造模型
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caffe2安裝完成之后設(shè)置全局的環(huán)境變量
# caffe2 export PATH=~/anaconda/bin:$PATH export PYTHONPATH=/usr/bin/pyt...
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Caffe2 RHEL 7.3 安裝
配置yum源 設(shè)置 enabled=1 這樣才會(huì)找到cmake3 leveldb-devel lmdb-devel. 更新yum并安裝依賴 gf...
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Caffe2 Tutorials[0]本系列教程包括9個(gè)小節(jié)，對(duì)應(yīng)Caffe2官網(wǎng)的前9個(gè)教程，第10個(gè)教程講的是在安卓下用SqueezeNet進(jìn)行物體檢測(cè)，此處不再翻譯。另外由于欄...
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Caffe2 創(chuàng)建你的專屬數(shù)據(jù)集（Create Your Own Dataset）[9]
這一節(jié)嘗試把你的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成caffe2能夠使用的形式。這個(gè)教程使用Iris的數(shù)據(jù)集。你可以點(diǎn)擊這里查看Ipython Notebook教程。 D...
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Caffe2 手寫(xiě)字符識(shí)別（MNIST - Create a CNN from Scratch）[8]本教程創(chuàng)建一個(gè)小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于手寫(xiě)字符的識(shí)別。我們使用MNIST數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。這個(gè)數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練集包含60000張來(lái)自500個(gè)人的手寫(xiě)字符...
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Caffe2 載入預(yù)訓(xùn)練模型（Loading Pre-Trained Models）[7]
這一節(jié)我們主要講述如何使用預(yù)訓(xùn)練模型。Ipython notebook鏈接在這里。 模型下載 你可以去Model Zoo下載預(yù)訓(xùn)練好的模型，或者...
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Caffe2 圖像預(yù)處理（Image Pre-Processing）[6]
學(xué)習(xí)如何使得圖像符合預(yù)訓(xùn)練模型的需求，或者用其他數(shù)據(jù)集的圖像來(lái)測(cè)試自己的模型。- 調(diào)整大小- 縮放- HWC和CHW，數(shù)據(jù)通道交換- RGB和B...
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Caffe2 玩玩回歸（Toy Regression）[5]前言 這一節(jié)將講述如何使用Caffe2的特征進(jìn)行簡(jiǎn)單的線性回歸學(xué)習(xí)。主要分為以下幾步：- 生成隨機(jī)數(shù)據(jù)作為模型的輸入- 用這些數(shù)據(jù)創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)- 自...
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Caffe2 的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（Basics of Caffe2 - Workspaces, Operators, and Nets）[4]
這篇文章主要介紹Caffe2的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)： Workspaces Operators Nets 在開(kāi)始之前最好先閱讀以下Intro Turor...
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