Caffe安装使用

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我觉得这是一个好问题,大家可以分享一下自己入门的时候都怎么学的,看了些什么教材觉得比较有帮助,供新入坑的同学参考
 
我觉得搞学术还是要理论+实践,“左手代码,右手公式”啥的
 
理论方面,可以参考一下这个问题的答案: 作为初学者,分享几个入门深度学习的好... 显示全部 »
我觉得这是一个好问题,大家可以分享一下自己入门的时候都怎么学的,看了些什么教材觉得比较有帮助,供新入坑的同学参考
 
我觉得搞学术还是要理论+实践,“左手代码,右手公式”啥的
 
理论方面,可以参考一下这个问题的答案: 作为初学者,分享几个入门深度学习的好资料
其中的UFLDL入门的时候大家基本都看过,确实是很好的教材,建议把里面的公式都推导一遍,作业亲自动手做一遍,网上的博客里很多人分享自己的作业答案,可以搜来看看
UFLDL看完了可以看看深度学习里的各种网络的原理,既然你想做图像,估计主要用CNN,可以看看斯坦福的这门课 CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
讲的比较深入浅出,课程里面提供的参考论文也是比较新的有代表性的论文,有兴趣可以把这些论文也都看一遍
 
实践的话,咱们社区的人基本都在用caffe,入门的时候先把caffe里的example都跟着动手跑一遍,就会有一个比较完整的认识,然后再根据自己的要求具体钻研,想深入理解的话看看源码会有很大帮助。
 
最后说下我自己,本人博一小白一枚,本科数学系,两年多前转到计算机领域,去年7月左右开始入坑深度学习,最开始详细学习了UFLDL觉得很不错,然后开始乱看各种博客之类的,期间还把 DeepLearnToolbox 源码看过一遍,感觉比较简单易懂。这样闲散的过了两个月左右开学了,开始认真学习caffe,尝试跑小例子,看各种CNN的论文,主要是学习最近几年ImageNet比赛出来的论文,学习各种网络结构等等。后来就开始根据自己的研究课题抓住相关的论文看,看caffe的源码,根据自己需求改caffe源码,跑自己的实验。
 
 

AttributeError: 'google.protobuf.pyext._message.RepeatedScalar' object has no attribute '_values'

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编译caffe出现 hdf5.h:没有那个文件或目录

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Caffe argmax layer有什么用

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Caffe开发使用xutiange 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 561 次浏览 • 2016-06-06 10:24 • 来自相关话题

怎么画loss与accuracy曲线?

图像描述mengzhangjian 发表了文章 • 1 个评论 • 1005 次浏览 • 2016-05-12 10:17 • 来自相关话题

这里先借用知乎上回答的,不过谷歌上也一堆答案
caffe/tools/extra/plot_training_log.py.example自带的绘图的小脚本
关于获取日志文件,我用的方法和@齐浩之 提到的一样,写个脚本,运行这个脚本开始训练,这样就可以保存日志了, 脚本如下
#!/bin/bash LOG=log/train/-`date +%Y-%m-%d-%H-%M-%S`.log
上面需要建立log与train文件夹,将其加入到train.sh中
然后对生成的log文件操作
访问https://github.com/yassersouri/omgh/blob/master/src/scripts/vis_finetune.py
vis finetune.py log.txt
用程序访问log文件,就会生成图像了
另外附上谷歌论坛的诸多解答
https://groups.google.com/foru ... TNK70

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这里先借用知乎上回答的,不过谷歌上也一堆答案
caffe/tools/extra/plot_training_log.py.example自带的绘图的小脚本
关于获取日志文件,我用的方法和@齐浩之 提到的一样,写个脚本,运行这个脚本开始训练,这样就可以保存日志了, 脚本如下
#!/bin/bash LOG=log/train/-`date +%Y-%m-%d-%H-%M-%S`.log
上面需要建立log与train文件夹,将其加入到train.sh中
然后对生成的log文件操作
访问https://github.com/yassersouri/omgh/blob/master/src/scripts/vis_finetune.py
vis finetune.py log.txt
用程序访问log文件,就会生成图像了
另外附上谷歌论坛的诸多解答
https://groups.google.com/foru ... TNK70