caffe

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    在Ubuntu上使用caffe（C++）时Protobuf版本冲突

    我使用Ubuntu 16.04，gcc 5.4.0和CLion（C++环境）。 我正在尝试使用caffe。它需要protobuf进行安装。 所以，它在Python工作正常，但C++给了我一个运行时异常： libprotobuf FATAL google/protobuf/stubs/common.cc:78] This program was compiled against version 2.
    c++ ubuntu-16.04 caffe 2017-06-30

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    Tensorflow语义分割给了零个损失

    我训练分割从图像中机器打印文本的典范。图像可能还包含条形码和手写文字。处理基础真实图像，以便0代表机器打印，1代表剩余部分。我使用5层CNN，最后输出2张地图。 我的损失的计算方法如下： def loss(logits, labels): logits = tf.reshape(logits, [-1, 2]) labels = tf.reshape(labels, [-1]
    tensorflow deep-learning caffe image-segmentation 2017-07-03

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    pycaffe不能从上到下传递差异

    我正在使用pycaffe的反向函数来实现反卷积过程。我首先运行正向进程并获取网络的输出数据blob，然后将数据blob分配给顶层的diff blob，然后运行向后处理。但是，底层的差异不会被后向处理所改变，全部为零。我不知道差异为什么没有被后退转移。 def backward(fcn_net, im, name_list_, target_blob): start=name_list_[
    python neural-network deep-learning caffe conv-neural-network 2017-07-04

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    该程序需要协议缓冲区运行时库的版本3.2.0，但安装的版本是2.6.1

    我试图训练一个Caffe模型。我的.prototxt文件使用自定义的Python数据和丢失图层。 当我执行在终端的训练命令，但是，这引发错误： [libprotobuf FATAL google/protobuf/stubs/common.cc:61] This program requires version 3.2.0 of the Protocol Buffer runtime librar
    python pip protocol-buffers caffe pycaffe 2017-07-06

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    如何获取图像格式的ILSVRC12数据或如何创建ilsvrc12_val_lmdb？

    我想在Caffe中运行imagenet示例。在这个（https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/examples/imagenet）页面他们说 We assume that you already have downloaded the ImageNet training data and validation data, and they are stor
    neural-network computer-vision deep-learning caffe imagenet 2017-07-06

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    训练文本模型以预测真假

    所以我对整个机器学习主题很陌生，但我认为我有一个有趣的问题需要解决。基本上，我只是想知道如果一个句子符合TRUE或FALSE 这里，一些例句： 是的，这就是我 - > TRUE 这就是我 - > TRUE 是真实的 - > TRUE 这不是我 - > FALSE .... 现在，我需要一些提示，我可以如何成功地训练模型，例如， Keras，Caffe或其他工具以及我应该遵循什么样的原则。 感谢任何
    machine-learning nlp keras caffe 2017-07-06

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    Caffe中的一个图层中的图层

    我有一个我自己写的自定义丢失图层，该图层将softmax和sigmoid激活应用于部分底部[0] blob。 Ex: `bottom[0]` is of shape (say): `[20, 7, 7, 50]` (`NHWC` format) I would like to apply `softmax` to `[20, 7, 7, 25]` (first 25 channels) and
    memory-management memory-leaks caffe new-operator 2017-07-06

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    如何在Caffe中运行非Caffe模型

    我想使用Caffe上的一些ConvNet来运行推理。唯一的问题是我已经有了原始格式的权重和偏见，我不想在Caffe上重新训练它。 现在来自Caffe需要两个输入文件： .prototxt（用于网络信息） .caffemodel（权重为和偏置） 这里可以轻松生成.prototxt文件，但是有可能使用原始权重和偏差来生成.caffemodel吗？
    caffe inference 2017-07-07

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    TensorFlow：存储的训练模型在哪里以及如何访问？

    TensorFlow在哪里以及如何存储其模型（图形）？它是否在checkpoint文件中？ 我知道在Caffe中，模型存储在.caffemodel文件中，该文件用于在训练完成后测试模型。 我只是训练模型，在此tutorial，现在在我的/tmp/mnist_convnet_model目录下面的文件： 什么文件（S）包含实际的模型？ 例如，如果我想使用此训练模型对单个图像进行分类，那么使用哪个文件进
    machine-learning tensorflow neural-network caffe 2017-07-07

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    如何使用Caffe Framework提取预训练Alex Net模型的卷积参数

    我正在进行一些优化，以使卷积层和完全连接层快速工作。我需要一个预先训练的Alex Net模型的卷积核权重来执行与实际图像的卷积。 我试着通过编写一个简单的python代码来提取第一个卷积层的内核参数。 # Load the original network and extract the fully connected layers' parameters. import caffe impo
    python deep-learning caffe convolution 2017-07-12
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