- 时间:2021-02-11 20:26 编辑:甲斐光 来源:蚂蚁资源 阅读:226
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摘要:大家好,今天给大家介绍关于caffe源码(caffe能做什么)的相关内容,详细讲解在VS2013中打开caffe源代码,都能编译成功,下一步应该怎么训练模型,如何在Win8下搭建caffe环境,及完整的caffe应用实例,如何解读Caffe源码等,希望可以帮助到您。
在VS2013中打开caffe源代码,都能编译成功,下一步应该怎么训练模型,您想调用您的模型,最简单的方法是在示例/ cpp_classification中看到CPP文件,这教授如何调用Caffe获取分类结果......(您没有触摸Caffe,我建议您直接遵循此文件操作可能相对简单。我不知道从未被Caffe触摸过的人似乎有困难。我没有习惯性,所以我用自己写了一个简单的版本。如何上传附件,懒惰的人将直接将代码放在最后。只解释如何使用它,将此代码复制到标题文件中,然后将其放在一个在example中创建的文件夹中,然后写一个主要函数来调用此类,例如:复制,保存到Caffe / examples / myProject / net_operator.hpp,然后用目录编写一个main.cpp,在主函数#include“net_operator.hpp”,您可以使用此类:const字符串net_prototxt =“...”; //您的网络原始文件,具有绝对路径,以下同情const字符串pre_trained_file =“...”; //你训练好.caffemodel文件const字符串img_path =“...”; //您要测试图片路径//创建Netoperator对象NetPerator Net_operator(net_prototxt,pre_tromated_file); blob * blob = net_operator.processimage(IMG_Path); // blob获取最后一层输出结果,因此如何存储在blob中,您需要在编写main.cpp后看看官方网站后,转到Caffe目录,然后它将编译自己,并产生可执行。例如,在我的情况下,MaafterKe,您可以在Caffe / Build中生成一个main.bin/示例/ myproject文件夹。您可以执行此文件。因为生成的可执行文件不是直接在代码目录中,因为我建议使用绝对路径写入的路径之前。如果要获取最后一层输出,则需要修改ProcessImage函数的返回值,通过Netoperator成员变量Net_获取您需要的Blob,例如Blob名称“标签”,您想要获得此斑点,您可以获得此Blob,您可以通过net _-> blob_by_name(“标签”),当然是shared_ptr>键入如果您搜索boost shared_ptr,则会知道与普通指针不同的是什么。
如何在Win8下搭建caffe环境,及完整的caffe应用实例,Windows 8.1 Caffe环境建设A,环境准备1.Windows 8.1系统2.Visual Studio 2013 UltimateVisual Studio 2013终极下载地址:第二个,Visual Studio 2013 Ultimate安装教程(安装+注册)下载完成后,虽然下载文件是iOS格式,但我们可以使用解压缩工具解压缩。解压缩良好后,双击vs_ultimate.exe以开始安装。新的旧版本VS可以共存,但在安装过程中,必须先关闭VS的旧版本。选择安装路径时,请注意“属于路径的保留空间”,否则安装将失败,同意许可条款,执行下一步。在可选的安装中,您可以根据自己检查它,您也可以选择默认情况下。将鼠标放在文本上并填充每个功能的详细描述。选择常用的函数,注意保留空间并开始安装。等待约30分钟,可以完成安装。在安装过程中,VS将采取大量系统资源,因此最好不要打开其他软件并等待安装。您第一次打开VS2013时,您需要一些基本配置,如开发设置,颜色主题,根据您自己的需求设置,然后等待几分钟。由于VS2013引入了网络IDE体验,因此您可以使用Microsoft的帐户登录,并且它还自动使用网络IDE exp上的设备永恒,包括快捷键,Visual Studio外观(主题,字体等)各种类别。最后,使用VS注册,否则该软件有30天的试用期。打开VS2013,在工具栏中找到“帮助”选项卡,单击“注册产品”,弹出一个对话框,该对话框将显示软件的注册状态。单击以更改我的产品许可证,将弹出一个对话框,然后输入产品密钥。此时,需要产品密钥,提供可用的关键:VS2013_RTM_ULT_CHS密钥:BWG7X-J98B3-W34RT-33B3R-JVYW如果密钥丢失,每个人都将在线搜索。注册成功后,所有操作都基本完成。通常使用。三,下载Microsoft / Caffe Source Four,编译Caffe Source 1.联合国ZIP源(我安装在D磁盘中,根据个人习惯安装了哪个磁盘,不要安装在C盘中)2.转到目录D:\ Caffe-Master \ Windows复制文件“communsettings.props.exemple”。 ,并将其重命名为“communsetting.props”执行此操作时,有人可能会遇到这样的问题,如何修改文件后缀?提示:如何在Win8.1中修改文件后缀名称(W8.1系统)1)在接口中双击“此计算机”,打开资源管理器。单击导航栏中的“视图”选项以检查“文件扩展名”复选框按钮。 2)文件出现后将出现文件后的文件。 3)右键单击需要修改扩展的文件,然后在列表中选择“重命名”选项。 4)然后输入新的扩展,单击BLANk的桌面。单击弹出窗口中的“是”按钮。 3.打开文件“commonsetting.props”,粗体用于修改内容的粗体字体,应该在使用字板后打开修改的位置,文件9-10,修改如下:
真实 假4.双击D:\ Caffe-Master \ Windows \目录“Caffe.sln”,自动打开已安装的VS2013.5。单击VS2013“生成”菜单,单击“重新生成解决方案”。开始了长时间的编译过程,请耐心等待,微软将自动帮助我们生成所有依赖项。相关袋全部在文件夹D:\ nugetPackages中。 V.编译错误错误错误C2220:警告被视为错误 - 在“libcaffe.lib”编译过程中,不会发生警告Pirer将发出警告作为错误。解决方法:1单击“项目” - “libcafee属性”,“将警告到错误”到第2次修改后,单击生成 - “清除解决方案”,然后单击“生成解决方案”。
如何解读Caffe源码,1.学习计划的第一步,让程序跑在一起看看结果,这将有一个直观的感受。 Caffe的官方在线Caffe |深度学习框架提供了很多例子,您可以轻松培训一些现有的经典型号,如Lenet。我建议从Lenet Mnist教程开始,因为数据集很小,网络很小但非常经典,它可以用很少的时间运行它。当你看到一排终端刷拉动时,看到持续减少损失和持续上升的准确性,训练结束你得到99 +%的准确性,感觉良好。您可以运行一些熟悉环境和界面的示例。 2.单步调试,在网络中的Caffe之后,几天后,您有点熟悉Caffe和Yo的界面你已经和现有的例子一起玩过。您已开始看看如何实现具体。我认为最好的方法是逐步向前逐步传播,然后将其作为错误消息传递。
责任编辑(甲斐光)
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- hz
- 想在github 上下载caffe的卷积神经网络 ,请问大神该怎么实现啊,github 上的代码是保存在代码库里,每个人可以创建自己的代码库。你需要在其官网上搜对应的代码库,然后安装 git 客户端,通过命令来下载(clone)代码到本地即可。由于不了解你的 “”,我尝试搜了一下“caffe”,随意选择一个代码库:https://github.com/BVLC/caffe.git下载命令:cmd 下输入:git clone https://github.com/BVLC/caffe.git
- 2021-02-11 20:26:22
- 织梦源码
- ,非常感谢。这里我想说一下我自己学习caffe的方式,限于时间篇幅,并不想深入到具体的实现细节,只是从大的方向上谈谈,因为讲清楚一个细节都是一篇博客的篇幅了。1.学习程序的第一步,先让程序跑起来,看看结果,这样就会有直观的感受。Caffe的官网上Caffe | Deep Learning Framework 提供了很多的examples,你可以很容易地开始训练一些已有的经典模型,如LeNet。我建议先从 LeNet MNIST Tutorial开始,因为数据集很小,网络也很小但很经典,用很少的时间就可以跑起来了。当你看到terminal刷拉拉的一行行输出,看到不断减少的loss和不断上升的accuracy,训练结束你得到了99+%的准确率,感觉好厉害的样子。你可以多跑跑几个例子,熟悉一下环境和接口。2.单步调试,跟着Caffe在网络里流动当玩了几天之后,你对Caffe的接口有点熟悉了,对已有的例子也玩腻了,你开始想看看具体是怎么实现的了。我觉得最好的方法是通过单步调试的方式跟着程序一步一步的在网络里前向传播,然后再被当成误差信息传回来。Caffe就像一个你平常编程中Project,你可以使用IDE或者GDB去调试它,这里我们不细说调试的过程。你可以先跟踪前向传播的过程,无非就是从高层次到低层次的调用Forward函数, Solver->Net->Layer->Specific Layer (Convolution等...).后向传播也类似,但因为你对Caffe里面的各种变量运算不熟悉,当你跟踪完前向传播时可能已经头晕眼花了,还是休息一下,消化一下整个前向传播的流程。刚刚开始你没有必要对每个Layer的计算细节都那么较真,大概知道程序的运算流程就好,这样你才可以比较快的对Caffe有个大体的把握。3.个性化定制Caffe到这里,你已经可以说自己有用过Caffe了,但是还不能算入门,因为你还不知道怎么修改源码,满足自己特定的需求。我们很多时候都需要自己定义新的层来完成特定的运算,这时你需要在Caffe里添加新的层。
- 2021-02-11 20:26:22
- 阿里
- Caffe是目前深度学习比较优秀好用的一个开源库,采样c++和CUDA实现,具有速度快,模型定义方便等优点。学习了几天过后,发现也有一个不方便的地方,就是在我的程序中调用Caffe做图像分类没有直接的接口。Caffe的数据层可以从数据库
- 2021-02-22 09:10:01