brew是Caffe2用于构建模型的新API。该功能过去由CNNModelHelper充当,但由于Caffe2功能已经扩展到不止CNN,有必要提...
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# caffe2 export PATH=~/anaconda/bin:$PATH export PYTHONPATH=/usr/bin/pyt...
配置yum源 设置 enabled=1 这样才会找到cmake3 leveldb-devel lmdb-devel. 更新yum并安装依赖 gf...
本系列教程包括9个小节,对应Caffe2官网的前9个教程,第10个教程讲的是在安卓下用SqueezeNet进行物体检测,此处不再翻译。另外由于栏...
这一节尝试把你的数据转换成caffe2能够使用的形式。这个教程使用Iris的数据集。你可以点击这里查看Ipython Notebook教程。 D...
本教程创建一个小的神经网络用于手写字符的识别。我们使用MNIST数据集进行训练和测试。这个数据集的训练集包含60000张来自500个人的手写字符...
这一节我们主要讲述如何使用预训练模型。Ipython notebook链接在这里。 模型下载 你可以去Model Zoo下载预训练好的模型,或者...
学习如何使得图像符合预训练模型的需求,或者用其他数据集的图像来测试自己的模型。- 调整大小- 缩放- HWC和CHW,数据通道交换- RGB和B...
前言 这一节将讲述如何使用Caffe2的特征进行简单的线性回归学习。主要分为以下几步:- 生成随机数据作为模型的输入- 用这些数据创建网络- 自...
这篇文章主要介绍Caffe2的基本数据结构: Workspaces Operators Nets 在开始之前最好先阅读以下Intro Turor...
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