caffe

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    关于将caffe模型转换为手电筒的一些问题

    我使用torch-caffe-binding将caffe模型转换为手电筒。我想在最后删除损失层并添加其他的割炬图层，我可以删除.prototxt文件中的图层并“训练”模型以获取.caffemodel文件并导入火炬中？ 而模型使用lmdb类型的数据，当我使用net:forward(input)来训练模型时，模型只是使用数据层中定义的数据而不是使用input数据。那么如何训练使用lmdb数据的模型呢？
    deep-learning caffe torch 2017-09-18

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    您可以从网络的前3层复制权重吗？不完全微调，但几乎重塑

    在咖啡馆我只是在使用ImageNet数据集训练的alexnet架构的前训练权重，仅用于前两层，我想在这两层之后添加一个softmax分类器。我想知道如何才能从包含更大网络结构（真正的“深”Alexnet结构）的权重文件中提取仅前两层的权重。
    machine-learning neural-network deep-learning caffe conv-neural-network 2017-09-26

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    PYTHONPATH对应于导入C++库

    我想用C++ Caffe API重写pycaffe代码。但是，我一开始就陷入困境。以下 #include <caffe.hpp> #include <caffe/caffe.hpp> #include <home/username/caffe/caffe.hpp> 作品都没有，因为路径朱古力不知道它是由在pycaffe代码PYTHONPATH给出的方式。那么我怎么在C++代码中添加ca
    python c++ caffe 2017-09-26

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    来自Caffe SoftmaxWithLoss错误

    ，当我试图解决我的神经网络我收到此错误信息： Check failed: label_value < prob_.shape(softmax_axis_) (1 vs. 1) 我的标签都是0或1。当我尝试了这个example它与0和1标签的工作。因此，我的假设是错误是在第二部分： prob_.shape(softmax_axis_) 我在源代码中看着它，我不明白我的源代码或prototxt
    c++ neural-network caffe 2017-09-27

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    任何人都可以解释这种行为的准确性和我的网络损失？

    我使用this项目为例（框架 - caffe，AlexNet的net-mod架构，400个图像用于训练）。我有这样的结果： 或本： 求解：净 net: "./CDNet/Models/train.prototxt" test_iter: 500 test_interval: 500 base_lr: 0.001 lr_policy: "step" gamma: 0.1 stepsize
    python machine-learning neural-network deep-learning caffe 2017-09-27

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    Caffe Element -Wise乘法与固定斑点

    我想我会问这里多个quesitons，我想任何评论，因为我是新来Caffe。 在我的网络输入图像具有尺寸1x41x41由于我使用的64批次大小，我认为数据量将是64x1x41x41（请纠正我，如果这是错误的） 一些卷积层后（不改变数据大小），我想将结果数据乘以大小为1x41x41的预定义斑点。使用EltwiseLayer来进行乘法似乎很方便。所以为了定义Eltwise的第二底层，我需要为blob提
    neural-network deep-learning caffe elementwise-operations 2017-09-30

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    如何知道图层中是否存在“偏差”？

    我正尝试用pycaffe阅读咖啡网络中的体重和偏见。 这里是我的代码 weight = net.params[layer_name][0].data bias = net.params[layer_name][1].data 但是，我的网络中的某些层没有偏见，所以会有这Index out of range错误。 所以我的问题是我可以用 if(net.params[layer_name][1]
    python neural-network deep-learning caffe pycaffe 2017-10-10

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    如何开始为我的图层编写代码？

    我已经看到研究人员正在为Caffe的原始版本添加一些功能，并根据他们需要的功能使用这些层和功能，然后通过Github共享这些版本。如果我没有弄错，有两种方法：1)通过在添加C++和Cuda版本的图层后重新编译Caffe。 2)为该功能编写python代码，并将其作为Caffe中的python层调用。 我想根据我的研究问题向Caffe添加一个新图层。我真的不应该从哪一点开始编写新图层以及我应该考虑哪
    deep-learning caffe pycaffe matcaffe 2017-10-11

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    什么意思var.diff [...] = 0通过咖啡深度学习？

    这里是一个朱古力CNN使用落后的功能， 顶部有这层和底部的输出是输入先前层 def backward(self,top,propagate_down,bottom): if propagate_down[0] and self.count!=0: bottom[0].diff[...]=0 bottom[0].diff[self.valid_index]=t
    python numpy deep-learning caffe 2017-09-13

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    咖啡层中的作物特定区域

    我正在caffe中构建图像分类。所有图像都是固定大小，我知道它们的性质。现在我想引导神经网络更加接近具体的领域，因为我知道这个领域有很多信息。最后，我想结合堆叠回来。这是我用自定义python图层为我绘制特定区域所取得的成就。 的事情是Python的层甚至做的工作是非常缓慢的。我知道咖啡作物层，但它看起来不像我想要的那样，据我了解，它只是将一个形状与另一个形状对齐，但我不能指定是直接的。 我在这里
    image-processing neural-network deep-learning caffe 2017-10-06
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