Caffe LENET 或 Imagenet 模型中的参数数量
如何计算模型中的参数数量，例如LENET 用于 mnist，或 ConvNet 用于 imagent 模型等.caffe 中是否有任何特定函数可以返回或保存模型中的参数数量.问候 解决方案 这是一个用于计算 Caffe 模型中参数数量的 Python 代码片段: 导入caffecaffe.set_mode_cpu()将 numpy 导入为 np从 numpy 进口产品，总和从 pprin
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Caffe-使用多个输入Blob进行前向传递
以下是我的微调模型的输入层： layer { 类型：“ HDF5Data” 名称：“ data” 顶部：“ Meta” hdf5_data_param { 来源：“ /path/to/train.txt” batch_size：50 } 包括{相：火车} } 层{ 名称：“ data” 类型：“ ImageData” top：“ X” 顶部：“标签” 包括{
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如何在caffe中使用SigmoidCrossEntropyLoss进行二进制分类？
如何在Caffe中使用SigmoidCrossEntropyLoss解决二进制类问题？ 能否给我一个原型示例？ 解决方案 您需要您的标签 图层{ 名称：“ loss” 类型：“ SigmoidCrossEntropyLoss” 底部：“ predict1d” 底部：“标签” 顶部：“损失” }
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caffe全卷积cnn-如何使用作物参数
我正在尝试为我的问题训练一个完全卷积的网络。我正在使用 https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org。 我有不同的图像尺寸。 我不确定如何在“ Crop”层中设置“ Offset”参数。 “偏移”参数的默认值是什么？ 如何使用此参数在中心附近裁剪图像？ 解决方案 根据作物图层文档，它需要两个底部Blob，并输出一个顶部B
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数据类型类:H5T_FLOAT F0413 08:54:40.661201 17769 hdf5_data_layer.cpp:53]检查失败:hdf_blobs_ [i]-& gt; shape(0)== num(1与1024)
我的数据集是一个HDF5文件，由形状为[129028,1,12,1024]的data和形状为[129028,1,1,1]的label组成. 但是，当我运行Solver.prototxt时，出现错误消息: I0413 08:54:34.689985 17769 hdf5.cpp:32] Datatype class: H5T_FLOAT F0413 08:54:40.661201 17769
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Caffe中的多类别分类
我认为我们也许可以对一些执行多类别分类的方法进行Caffeinated描述. 通过多类别分类，我的意思是:输入数据包含多个模型输出类别的表示，并且/或者可以简单地在多个模型输出类别下进行分类. 例如包含猫和猫的图像狗对猫和猫都会输出(理想情况下)〜1.狗预测类别，其他所有类别均为〜0. 基于本文， 构建这样的网络是否需要使用多个神经元(内部产品-> relu->内部产品)和so
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如何将cat输入形式的matlab文件形式的数据转换为LMDB?
我有一个数据集，该数据集是matlab文件. 该数据集包含600,000个样本，每个样本都是7×256的矩阵. 我的数据不是图像而是信号. 我想使用caffe的CNN来训练数据. 因此，如何将其转换为LMDB作为CNN的输入. 我急需解决方案！ 解决方案 将matlab中的数据直接转换为lmdb可能有些棘手. 为什么不尝试将数据导出到hdf5二进制文件(matlab和c
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caffe中预训练的imagenet模型的对象类别
我正在使用caffe(CNN)库('bvlc_reference_caffenet.caffemodel')所提供的预训练图像网络模型.使用此模型，我可以为任何图像输出一个1000的物体分数的暗淡矢量. 但是我不知道实际的对象类别是什么.有人找到了列出相应对象类别的文件吗? 解决方案 您应该查找文件'synset_words.txt'，它有1000行，每行提供了一个不同类的描述.
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Caffe LENET或Imagenet模型中的参数数量
如何计算模型中的参数数量。 LENET用于mnist，或ConvNet用于imagent模型等。 在caffe中有任何特定函数返回或保存模型中的参数数量。 解决方案 这是一个python代码片段来计算Caffe模型中的参数数量： import caffe caffe.set_mode_cpu（） import numpy as np 来自numpy import prod
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