caffe

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我在python中使用caffe进行分类。我从here获得代码。在这里，我只是用简单的代码，如 plt.rcParams['figure.figsize'] = (10, 10) plt.rcParams['image.interpolation'] = 'nearest' plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray' mean_filename='./mean.b

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如何将mat从opencv转换为caffe格式

我正在使用opencv从我的相机中裁剪脸部。然后我用咖啡来预测这个图像属于男性还是女性。我有一个从静态图像加载图像的原始代码。不过，我想从相机中使用它的图像。这是在CAFFE原始代码现在 model = caffe.Classifier(...) image_path = './static_image.jpg' input_image = caffe.io.load_imag

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如何从训练图像创建caffemodel文件及其标签？

我年龄分类基础上，开源在here 工作的Python代码具有 age_net_pretrained='./age_net.caffemodel' age_net_model_file='./deploy_age.prototxt' age_net = caffe.Classifier(age_net_model_file, age_net_pretrained, channel_s

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正在安装caffe cmake错误

我已按照所有步骤来安装caffe依赖项。我碰到以下错误： find: `dependencies/cmake-3.3.0-rc2/Tests/FindPackageTest/Baz': No such file or directory find: `1.1': No such file or directory find: `dependencies/cmake-3.3.0-rc2/Test

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Caffe如何确定每层神经元的数量？

最近，我一直在尝试使用Caffe进行一些我正在做的深度学习工作。虽然在Caffe中编写模型非常简单，但我一直无法知道这个问题的答案。 Caffe如何确定隐藏层中神经元的数量？我的确知道，图层中神经元数量的确定以及隐藏层本身的数量本身就是无法通过分析确定的问题，因此在这方面使用“拇指规则”势在必行。但是有没有一种方法可以定义或知道Caffe中每一层神经元的数量？默认情况下，Caffe如何固有地确定这

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前馈网络的Caffe

有没有使用caffe作为前馈网络而不是卷积神经网络的经验？我的输入数据是1维的。一切都很好，但是当我想使用像max pooling这样的图层时，caffe会呈现方形的内核大小。我宁愿需要一个1 dim最大的池内核。

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如何使用1-dim向量作为咖啡的输入？

我想在我自己的1-dim数据上训练一个神经网络（NN），我将这些数据存储在hdf5数据库中用于caffe。根据文件，这应该起作用。只要我使用“完全连接层”，“Relu”和“Dropout”，它也适用于我。但是，当我尝试在NN体系结构中使用“卷积”和“最大池”层时，出现错误。该错误会抱怨数据的输入维度。 I0622 16:44:20.456007 9513 net.cpp:84] Creating

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谷歌深梦的艺术：如何挑选一个神经网络层，提高其

我感兴趣的由谷歌最近的一篇博客，描述了使用nn进行艺术创作。我是一个技术特别感兴趣： “在这种情况下，我们根本养活网络的任意图像或照片，让网络分析图片。然后，我们选择一个图层，并要求网络增强检测到的任何内容。网络的每一层处理不同抽象层次的特征，因此我们生成的特征的复杂程度取决于我们选择增强哪一层。例如，较低的层往往会产生笔触或简单的装饰性图案，因为这些图层对基本特征（如边缘及其方向）敏感。的职

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Caffe：在学习简单的线性函数时损失极高

我试图训练神经网络来学习函数y = x1 + x2 + x3。目标是与Caffe一起玩，以便更好地学习和理解它。所需的数据是在python中合成生成的，并作为lmdb数据库文件写入内存。数据生成代码： import numpy as np import lmdb import caffe Ntrain = 100 Ntest = 20 K = 3 H = 1 W = 1 Xt

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来自Caffe编译失败：使：*** [.build_release/src目录/朱古力/ data_transformer.o]错误1

我试图说明后建立朱古力上http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#prerequisites 当编译我得到以下错误：（我用Fedora 22） $make all CXX src/caffe/data_transformer.cpp In file included from ./include/caffe/blob.hpp:8:0,