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Caffe中的基本概念
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caffe2可以在ios、android系統(tǒng)和樹莓上訓(xùn)練和部署模型
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框架對(duì)比。
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紅色表示卷積層
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在線caffe網(wǎng)絡(luò)可視化工具
http://ethereon.github.io/netscope/#/editor
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depthwise+pointwise 深度可分離卷積,減少卷積核參數(shù)
空洞卷積 多用于語義分離
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參數(shù)共享,通過對(duì)name進(jìn)行相同賦值
如不同的兩個(gè)卷積層中的w和b對(duì)應(yīng)name相同,則這兩個(gè)層的參數(shù)就實(shí)現(xiàn)共享
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遷移學(xué)習(xí)
-weight 加載預(yù)訓(xùn)練模型
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caffe特殊層添加
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layer定義規(guī)范
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caffe中各種標(biāo)準(zhǔn)層
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deploy.prototxt
只對(duì)網(wǎng)絡(luò)前向傳播進(jìn)行測試,也不會(huì)輸入數(shù)據(jù),不會(huì)計(jì)算loss
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caffe配置文件
solver.prototxt 配置模型訓(xùn)練的超參數(shù)
train_val.prototxt 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)
deploy.prototxt 測試網(wǎng)絡(luò)
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caffe源碼解讀
添加新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)時(shí)候,需要在src/caffe的各個(gè)子文件夾下進(jìn)行修改
test:用gtest測試caffe的代碼
util:數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
proto:網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)配置文件,添加網(wǎng)絡(luò)需要在此文件中添加相應(yīng)配置,并添加.hpp和.cpp到include和src中
layers:定義layer的前向和反向計(jì)算方法
solvers:定義并實(shí)現(xiàn)一系列l(wèi)oss優(yōu)化算法,如SGD,Adam
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繼續(xù)編譯pycaffe,命令為make pycaffe,可得到python接口,能在python中調(diào)用caffe
將pycaffe路徑添加到環(huán)境變量
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修改makefile
編譯caffe可能出現(xiàn)的bug
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caffe(linux) 安裝第三方依賴庫
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