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CAFFE2的MNIST的验证运行问题, 为何显示打不开LMDB数据库

综合问题wywwork 回复了问题 • 4 人关注 • 3 个回复 • 831 次浏览 • 3 天前 • 来自相关话题

caffe2安装问题

Caffe环境安装breadbread1984 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 628 次浏览 • 2018-05-20 01:03 • 来自相关话题

caffe2编译出错

Caffe开发使用breadbread1984 回复了问题 • 2 人关注 • 3 个回复 • 1551 次浏览 • 2018-05-20 01:01 • 来自相关话题

caffe2 网络层替换的问题

Caffe开发使用breadbread1984 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 180 次浏览 • 2018-05-17 23:04 • 来自相关话题

caffe2编译问题

综合问题小糊涂 回复了问题 • 5 人关注 • 3 个回复 • 2241 次浏览 • 2018-05-16 22:28 • 来自相关话题

请问caffe2怎么做迁移学习

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综合问题congguohua 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 623 次浏览 • 2018-02-12 20:02 • 来自相关话题

Caffe2在推理阶段可以使用memonger的optimize_inference_net函数做内存优化吗?

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综合问题陶潜水 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 553 次浏览 • 2018-01-12 11:26 • 来自相关话题

Caffe2的c++开发方法

Caffe开发使用breadbread1984 发表了文章 • 5 个评论 • 4613 次浏览 • 2017-10-05 11:31 • 来自相关话题

Caffe2现在对于C++相关的文档非常少。很多利用C++使用Caffe1的同学可能遇到很多问题。现在提供一个利用C++结合Caffe2开发LeNet工程。
一个简单的Caffe2 C++ Demo
简单的讲下Caffe2利用C++开发的步骤,方便大家理解。Caffe2和Caffe1一样可以通过命令行训练模型。在Caffe2下面,只需要实现手写实现两个模型init网络和train网络。然后将这两个网络写到plan文件中(也就是项目中的train_plan.pbtxt),然后运行Caffe2提供的run_plan工具。这个工具类似Caffe1的caffe命令,用来在命令行训练模型。训练结束后,通过在C++中载入模型就可以进行应用。
Caffe2与Caffe1不同之处是很多操作都可以完全通过网络结构自定义。反向传播,参数更新,参数保存等等,完全可以通过在pbtxt中定义的网络结构来完成。而且在训练的时候plan文件里面还可以控制运行各个网络的顺序,执行次数。所以plan文件就好像用神经网在写程序。
希望利用C++开发的同学可以通过这个demo工程迅速的从Caffe1过度到Caffe2。 查看全部
Caffe2现在对于C++相关的文档非常少。很多利用C++使用Caffe1的同学可能遇到很多问题。现在提供一个利用C++结合Caffe2开发LeNet工程。
一个简单的Caffe2 C++ Demo
简单的讲下Caffe2利用C++开发的步骤,方便大家理解。Caffe2和Caffe1一样可以通过命令行训练模型。在Caffe2下面,只需要实现手写实现两个模型init网络和train网络。然后将这两个网络写到plan文件中(也就是项目中的train_plan.pbtxt),然后运行Caffe2提供的run_plan工具。这个工具类似Caffe1的caffe命令,用来在命令行训练模型。训练结束后,通过在C++中载入模型就可以进行应用。
Caffe2与Caffe1不同之处是很多操作都可以完全通过网络结构自定义。反向传播,参数更新,参数保存等等,完全可以通过在pbtxt中定义的网络结构来完成。而且在训练的时候plan文件里面还可以控制运行各个网络的顺序,执行次数。所以plan文件就好像用神经网在写程序。
希望利用C++开发的同学可以通过这个demo工程迅速的从Caffe1过度到Caffe2。

Caffe2 编译问题

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综合问题yangbean 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 655 次浏览 • 2017-11-03 21:33 • 来自相关话题

caffe2 operator 如何输入.Arg的参数

综合问题breadbread1984 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 709 次浏览 • 2017-10-27 12:26 • 来自相关话题

怎么读取caffe2输出的参数模型,为minidb格式的文件?

Caffe开发使用breadbread1984 回复了问题 • 3 人关注 • 2 个回复 • 1481 次浏览 • 2017-10-27 12:23 • 来自相关话题

caffe2 怎么输入视频到workspace?

综合问题breadbread1984 回复了问题 • 3 人关注 • 1 个回复 • 661 次浏览 • 2017-10-27 12:18 • 来自相关话题

caffe2怎么训练模型!

深度学习应用breadbread1984 回复了问题 • 3 人关注 • 2 个回复 • 2957 次浏览 • 2017-10-27 12:15 • 来自相关话题

单丽台p5000m和双移动版gtx1070谁更适合运行caffe?

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Caffe开发使用zhengkangjie 发起了问题 • 1 人关注 • 0 个回复 • 690 次浏览 • 2017-07-21 17:43 • 来自相关话题

No model named caffe2.proto!

框架开发使用phoenixbai 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 1324 次浏览 • 2017-05-18 12:04 • 来自相关话题

Caffe2发布:面向轻量级、模块化和可扩展性的新一代Caffe框架

综合问题caffe 发表了文章 • 1 个评论 • 1231 次浏览 • 2017-04-19 22:23 • 来自相关话题

 





 
Caffe2框架今日发布!
 
与上一代的Caffe框架相比,Caffe2更加优雅而强大。它采用了基于Operators的设计模式,其目标是实现一款轻量级、模块化和良好扩展性的深度学习框架。可以看到它保持了Caffe的设计原则。Caffe使用者可以轻松的从上一代框架迁移到Caffe2。
 
Caffe2的安装部署十分简单,这一点可以说是初学者的福音。Caffe2原生支持各种主流操作系统,包括Linux、Windows、MacOS X、iOS、Android等,并且支持分布式训练。
 
Caffe2支持的模型和算法更加灵活,包括各种基于CNN、RNN、AE等模型的算法。通过自定义Op,可以实现各种定制化的Op和模型。Caffe2支持的任务也更加多样、包括计算机视觉、自然语言处理、语音处理,甚至包括物联网应用等。
 
Caffe2的官方文档非常详细,同时也提供了丰富的模型仓库(Model Zoo),包含了图像分类、图像分割、目标场景标注、图像风格迁移、人脸识别、视频处理等多种任务的预训练模型。
 
相信在Facebook和NVIDIA的全力支持下,Caffe2框架会得到快速的发展。
 
Caffe2官方地址:http://caffe2.ai/ 
Github:https://github.com/caffe2/caffe2
 
CaffeCN社区全面支持Caffe2框架在开发者中的普及,我们开辟了讨论专区:http://caffecn.cn/?/feature/caffe2
,欢迎分享您的真知灼见!
 
 
 
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Caffe2框架今日发布!
 
与上一代的Caffe框架相比,Caffe2更加优雅而强大。它采用了基于Operators的设计模式,其目标是实现一款轻量级、模块化和良好扩展性的深度学习框架。可以看到它保持了Caffe的设计原则。Caffe使用者可以轻松的从上一代框架迁移到Caffe2。
 
Caffe2的安装部署十分简单,这一点可以说是初学者的福音。Caffe2原生支持各种主流操作系统,包括Linux、Windows、MacOS X、iOS、Android等,并且支持分布式训练。
 
Caffe2支持的模型和算法更加灵活,包括各种基于CNN、RNN、AE等模型的算法。通过自定义Op,可以实现各种定制化的Op和模型。Caffe2支持的任务也更加多样、包括计算机视觉、自然语言处理、语音处理,甚至包括物联网应用等。
 
Caffe2的官方文档非常详细,同时也提供了丰富的模型仓库(Model Zoo),包含了图像分类、图像分割、目标场景标注、图像风格迁移、人脸识别、视频处理等多种任务的预训练模型。
 
相信在Facebook和NVIDIA的全力支持下,Caffe2框架会得到快速的发展。
 
Caffe2官方地址:http://caffe2.ai/ 
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CaffeCN社区全面支持Caffe2框架在开发者中的普及,我们开辟了讨论专区:http://caffecn.cn/?/feature/caffe2
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Caffe环境安装breadbread1984 回复了问题 • 2 人关注 • 1 个回复 • 628 次浏览 • 2018-05-20 01:03 • 来自相关话题

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Caffe2 编译问题

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怎么读取caffe2输出的参数模型,为minidb格式的文件?

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caffe2 怎么输入视频到workspace?

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caffe2怎么训练模型!

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深度学习应用breadbread1984 回复了问题 • 3 人关注 • 2 个回复 • 2957 次浏览 • 2017-10-27 12:15 • 来自相关话题

单丽台p5000m和双移动版gtx1070谁更适合运行caffe?

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No model named caffe2.proto!

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Caffe2的c++开发方法

Caffe开发使用breadbread1984 发表了文章 • 5 个评论 • 4613 次浏览 • 2017-10-05 11:31 • 来自相关话题

Caffe2现在对于C++相关的文档非常少。很多利用C++使用Caffe1的同学可能遇到很多问题。现在提供一个利用C++结合Caffe2开发LeNet工程。
一个简单的Caffe2 C++ Demo
简单的讲下Caffe2利用C++开发的步骤,方便大家理解。Caffe2和Caffe1一样可以通过命令行训练模型。在Caffe2下面,只需要实现手写实现两个模型init网络和train网络。然后将这两个网络写到plan文件中(也就是项目中的train_plan.pbtxt),然后运行Caffe2提供的run_plan工具。这个工具类似Caffe1的caffe命令,用来在命令行训练模型。训练结束后,通过在C++中载入模型就可以进行应用。
Caffe2与Caffe1不同之处是很多操作都可以完全通过网络结构自定义。反向传播,参数更新,参数保存等等,完全可以通过在pbtxt中定义的网络结构来完成。而且在训练的时候plan文件里面还可以控制运行各个网络的顺序,执行次数。所以plan文件就好像用神经网在写程序。
希望利用C++开发的同学可以通过这个demo工程迅速的从Caffe1过度到Caffe2。 查看全部
Caffe2现在对于C++相关的文档非常少。很多利用C++使用Caffe1的同学可能遇到很多问题。现在提供一个利用C++结合Caffe2开发LeNet工程。
一个简单的Caffe2 C++ Demo
简单的讲下Caffe2利用C++开发的步骤,方便大家理解。Caffe2和Caffe1一样可以通过命令行训练模型。在Caffe2下面,只需要实现手写实现两个模型init网络和train网络。然后将这两个网络写到plan文件中(也就是项目中的train_plan.pbtxt),然后运行Caffe2提供的run_plan工具。这个工具类似Caffe1的caffe命令,用来在命令行训练模型。训练结束后,通过在C++中载入模型就可以进行应用。
Caffe2与Caffe1不同之处是很多操作都可以完全通过网络结构自定义。反向传播,参数更新,参数保存等等,完全可以通过在pbtxt中定义的网络结构来完成。而且在训练的时候plan文件里面还可以控制运行各个网络的顺序,执行次数。所以plan文件就好像用神经网在写程序。
希望利用C++开发的同学可以通过这个demo工程迅速的从Caffe1过度到Caffe2。

Caffe2发布:面向轻量级、模块化和可扩展性的新一代Caffe框架

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Caffe2框架今日发布!
 
与上一代的Caffe框架相比,Caffe2更加优雅而强大。它采用了基于Operators的设计模式,其目标是实现一款轻量级、模块化和良好扩展性的深度学习框架。可以看到它保持了Caffe的设计原则。Caffe使用者可以轻松的从上一代框架迁移到Caffe2。
 
Caffe2的安装部署十分简单,这一点可以说是初学者的福音。Caffe2原生支持各种主流操作系统,包括Linux、Windows、MacOS X、iOS、Android等,并且支持分布式训练。
 
Caffe2支持的模型和算法更加灵活,包括各种基于CNN、RNN、AE等模型的算法。通过自定义Op,可以实现各种定制化的Op和模型。Caffe2支持的任务也更加多样、包括计算机视觉、自然语言处理、语音处理,甚至包括物联网应用等。
 
Caffe2的官方文档非常详细,同时也提供了丰富的模型仓库(Model Zoo),包含了图像分类、图像分割、目标场景标注、图像风格迁移、人脸识别、视频处理等多种任务的预训练模型。
 
相信在Facebook和NVIDIA的全力支持下,Caffe2框架会得到快速的发展。
 
Caffe2官方地址:http://caffe2.ai/ 
Github:https://github.com/caffe2/caffe2
 
CaffeCN社区全面支持Caffe2框架在开发者中的普及,我们开辟了讨论专区:http://caffecn.cn/?/feature/caffe2
,欢迎分享您的真知灼见!
 
 
 
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与上一代的Caffe框架相比,Caffe2更加优雅而强大。它采用了基于Operators的设计模式,其目标是实现一款轻量级、模块化和良好扩展性的深度学习框架。可以看到它保持了Caffe的设计原则。Caffe使用者可以轻松的从上一代框架迁移到Caffe2。
 
Caffe2的安装部署十分简单,这一点可以说是初学者的福音。Caffe2原生支持各种主流操作系统,包括Linux、Windows、MacOS X、iOS、Android等,并且支持分布式训练。
 
Caffe2支持的模型和算法更加灵活,包括各种基于CNN、RNN、AE等模型的算法。通过自定义Op,可以实现各种定制化的Op和模型。Caffe2支持的任务也更加多样、包括计算机视觉、自然语言处理、语音处理,甚至包括物联网应用等。
 
Caffe2的官方文档非常详细,同时也提供了丰富的模型仓库(Model Zoo),包含了图像分类、图像分割、目标场景标注、图像风格迁移、人脸识别、视频处理等多种任务的预训练模型。
 
相信在Facebook和NVIDIA的全力支持下,Caffe2框架会得到快速的发展。
 
Caffe2官方地址:http://caffe2.ai/ 
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