caffe

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    咖啡层注册表错误

    我是Caffe的新手，我在运行Caffe mnist示例时遇到问题。该错误消息如下： I0607 00:24:12.260156 3593 net.cpp:67] Memory required for data: 0 I0607 00:24:12.260167 3593 layer_factory.hpp:75] Creating layer mnist F0607 00:24:12.260
    caffe 2015-06-08

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    运行Caffe时出现两个错误

    我在Ubuntu 14.04机器上安装了Caffe。在经过581次测试后，make runtest运行良好。我试图用命令行和Python接口工作，得到以下两个错误： 命令行界面：当我尝试运行命令caffe，我发现了以下错误： No command 'caffe' found, did you mean: Command 'caff' from package 'signing-party' (u
    python deep-learning caffe 2015-06-08

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    Caffe中的lr_policy是什么？

    我只是试图找出如何使用Caffe。为此，我只查看了示例文件夹中不同的.prototxt文件。有一个选项，我不明白： # The learning rate policy lr_policy: "inv" 可能值似乎是： "fixed" "inv" "step" "multistep" "stepearly" "poly" 有人请解释这些选项吗？
    neural-network deep-learning caffe gradient-descent 2015-05-04

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    Caffe cuDNN R1编译错误

    我试图在Ubuntu 14.04上启用cuDNN-6.5-R1来编译Caffe。 CUDA版本是7.0。 我复制/ usr/local/cuda/include中的cudnn.h头文件和/ usr/local/cuda/lib64中的cudnn库文件，然后“sudo ldconfig”，当我做“全部制作”时，我得到以下错误： PROTOC src/caffe/proto/caffe.proto
    cuda caffe 2015-05-08

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    Brew中`--fresh`选项的作用是什么？

    按照安装说明（例如，对于os x的caffe），我遇到--fresh标志为homebrew。例如， brew install --fresh -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb 不过，我认为没有什么--fresh做文档，我不为自制软件的源代码中找到它。这个标志是做什么的？ （或者它曾经做过什么？）
    command-line homebrew caffe 2015-05-19

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    [Caffe]：检查失败：ShapeEquals（proto）形状不匹配（重新设置未设置）

    我有这个错误，我试图去看一下互联网，但没有得到任何明确。 我用Caffe成功训练了我的网，精度达到了82％左右。 现在我想通过这个代码用图像来试试吧： python python/classify.py --model_def examples/imagenet/imagenet_deploy.prototxt --pretrained_model caffe_mycaffe_train_iter
    python c++ deep-learning caffe 2015-06-10

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    蟒蛇列表不显示完整元素

    我插入图像到Decaf，并希望从第6,7,8层提取功能。第六和第七应该是4096的尺寸，和第8应该是1000 我假设生成的输出功能，如列表，并希望每个元素记录在单独的文本文件，如下所示： def intoDecaf(image): img = misc.imread(image) fname = str(image) fname = fname.replace('.j
    python list neural-network caffe 2015-04-23

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    是否将Caffe或Theano用于Moore-Penrose伪逆？

    我需要使用（在应用程序中）为多CPU或GPU高度优化的Extreme Learning Machine（ELM）。由于ELM主要计算涉及Moore-Penrose伪逆和矩阵乘法，在Theano和Caffe之间实施ELM的最佳选择是什么？ 其次，是否有可能使用其python接口在Caffe中实现新的学习算法（ELM）？
    machine-learning matrix-multiplication theano matrix-inverse caffe 2015-05-09

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    Can Caffe可以直接分类图像的像素吗？

    我想将图像的像素分类为“是街道”还是“不是街道”。我有一些来自KITTI dataset的训练数据，我已经看到Caffe有一个IMAGE_DATA图层类型。 标签以与输入图像大小相同的图像形式出现。 除了Caffe之外，我的第一个解决这个问题的想法是在应该被分类的像素周围给出图像块（例如，20像素到顶部/左/右/底部，导致每像素41×41 = 1681个特征我想分类。 但是，如果我可以告诉朱古力如
    neural-network computer-vision deep-learning caffe image-segmentation 2015-05-12

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    '尝试升级使用弃用的转换参数指定的输入文件'是什么意思？

    我目前正试图训练我的第一个网与Caffe。我得到以下输出： caffe train --solver=first_net_solver.prototxt I0515 09:01:06.577710 15331 caffe.cpp:117] Use CPU. I0515 09:01:06.578014 15331 caffe.cpp:121] Starting Optimization I05
    c++ machine-learning neural-network deep-learning caffe 2015-05-15
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