caffe 训练时，出现错误：Check failed: error == cudaSuccess (4 vs. 0) unspecified launch failure
I0415 15:03:37.603461 27311 solver.cpp:42] Solver scaffolding done.I0415 15:03:37.603549 27311 solver.cpp:247] Solving AlexNetI0415 15:03:37.603559 27...
转 Caffe学习系列(4)：激活层（Activiation Layers)及参数
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sigmoid, ...
转 Caffe学习系列(2)：数据层及参数
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。要熟...
Caffe学习系列(21)：caffe图形化操作工具digits的安装与运行
经过前面一系列的学习，我们基本上学会了如何在linux下运行caffe程序，也学会了如何用python接口进行数据及参数的可视化。如果还没有学会的，请自行细细阅读： caffe学习系列：http://www.cnblogs.com/denny402/tag/caffe/也许有人会觉得比较复杂。确实，...
Caffe学习系列(22)：caffe图形化操作工具digits运行实例
上接：Caffe学习系列(21)：caffe图形化操作工具digits的安装与运行经过前面的操作，我们就把数据准备好了。一、训练一个model右击右边Models模块的” Images" 按钮 ，选择“classification"在打开页面右下角可以看到，系统提供了一个caffe model,分别...
转 Caffe学习系列(3)：视觉层（Vision Layers)及参数
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 ...
Caffe学习笔记（二）：Caffe前传与反传、损失函数、调优
Caffe学习笔记（二）：Caffe前传与反传、损失函数、调优在caffe框架中，前传/反传（forward and backward）是一个网络中最重要的计算过程；损失函数（loss）是学习的驱动，类似于视频编码中的率失真代价，是衡量学习的程度，或者说，学习的目的是找到一个网络权重的集合，使得损失...
【转载】Caffe + Ubuntu 14.04 + CUDA 6.5 新手安装配置指南
洋洋洒洒一大篇，就没截图了，这几天一直在折腾这个东西，实在没办法，不想用Linux但是，为了Caffe，只能如此了，安装这些东西，遇到很多问题，每个问题都要折磨很久，大概第一次就是这样的。想想，之后应用，应该还会遇到很多问题吧，不过没办法了，骑虎难下！！这里有个建议是，如果将来要做大数据集，最好事先...
Caffe + Ubuntu 14.04 64bit + CUDA6.5 + 无GPU 配置
官网：http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#compilation参考网站：http://www.cnblogs.com/dupuleng/articles/4213834.htmlhttp://www.cnblogs.com/empty...
（原）torch使用caffe时，提示CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED
转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6230227.html提前说明：此文不能真正解决该问题，具体原因我也不知道。。。以前使用某台电脑A上torch来require “caffe”后，使用net:forward时，能正常运行，这两天换了另一台电...
caffe神经网络中不同的lr_policy间的区别
lr_policy可以设置为下面这些值，相应的学习率的计算为：- fixed: 保持base_lr不变.- step: 如果设置为step,则还需要设置一个stepsize, 返回 base_lr * gamma ^ (floor(iter / stepsize)),其中iter表示当前的迭代次...
在Caffe中实现模型融合
模型融合有的时候我们手头可能有了若干个已经训练好的模型，这些模型可能是同样的结构，也可能是不同的结构，训练模型的数据可能是同一批，也可能不同。无论是出于要通过ensemble提升性能的目的，还是要设计特殊作用的网络，在用Caffe做工程时，融合都是一个常见的步骤。比如考虑下面的场景，我们有两个模型，...
caffe︱cifar-10数据集quick模型的官方案例
准备拿几个caffe官方案例用来练习，就看到了caffe中的官方案例有cifar-10数据集。于是练习了一下，在CPU情况下构建quick模型。主要参考博客：liumaolincycle的博客配置：win10下虚拟机，ubuntu 16.04虚拟机安装：win10系统搭建虚拟机：VMware Wor...
转 Windows+VS2013爆详细Caffe编译安装教程
1. 安装cudaCuda是英伟达推出的GPU加速运算平台我这里安装的是cuda7.5,已经安装过的忽略,还没有安装过的这里有安装教程.windows下面安装还是非常简单的.点击打开链接 （我的显卡是1080 现在支持cuda8.0 所以我下的是8.0）2. 下载cuDNN(其实是个压缩包) ...
Ubuntu16.04下caffe CPU版的详细安装步骤
一、caffe简介Caffe，是一个兼具表达性、速度和思维模块化的深度学习框架。由伯克利人工智能研究小组和伯克利视觉和学习中心开发。虽然其内核是用C++编写的，但Caffe有Python和Matlab 相关接口。Caffe支持多种类型的深度学习架构，面向图像分类和图像分割，还支持CNN、RCNN、L...
在Linux系统中安装caffe
学习深度学习已经很久了，但一直没有自己动手安装过caffe，因为工作需要，需要在linux系统中安装caffe，因此，在这里对安装过程进行记录。caffe配置起来比tensorflow更麻烦一些，我主要是根据官网上的安装说明进行安装的，也参考了Youtube上的教程。我是在虚拟机中的Ubuntu18...
在Mac os 10.11 下编译Berkeley caffe
安装各种补丁和组件，缺啥装啥。python 采用 2.7.13 最新版。安装工具 homebrew , pip很繁琐，但是没难度。由于本人macbook pro不支持CUDA,所以不用安装。$mvim Makefile.config尤其注意 PYTHON_INCLUDE，PYTHON_LIB==...
caffe中python接口的使用
下面是基于我自己的接口，我是用来分类一维数据的，可能不具通用性：（前提，你已经编译了caffe的python的接口）添加 caffe塻块的搜索路径，当我们import caffe时，可以找到。对于这一步，一般我们都会把 cafffe 模块的搜索路经永久地加到先加$PYTHONPATH中去，如可以把 ...
基于人脸识别+IMDB-WIFI+Caffe的性别识别
本文用记录基于Caffe的人脸性别识别过程。基于imdb-wiki模型做finetune，imdb-wiki数据集合模型可从这里下载：https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/。准备训练环境（1）准备OS：Ubuntu16.04（2）安装...
Windows 使用 Visual Studio 编译 caffe
说明：最近看 caffe 发现在 github 上下载的源码没有windows版本的，需要自己生成项目文件才能用 Visual Studio 编译，这里记录一下生成Windows项目文件的方法以及编译过程编译环境：Visual Studio 2015 & CMake 3.11.21、下载 c...