caffe mnist 예제

일부는 이론 관련 용어를 배운다. 예를 들어, 카페의 레이어 카탈로그는 시력 층, 손실 층, 활성화 / 뉴런 레이어, 데이터 레이어 등과 같은 기능에 의해 그룹화되어 있습니다. $CAFFE_ROOT/예/mnist。 50000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 하위 샘플링은 실제로 최신 용어로 풀링됩니다. Caffe 코드베이스에는 폴더 예제 /mnist 아래에 많은 .prototxt 파일, 즉 일반 텍스트 모델 파일이 있습니다. lenet_train_test.prototxt는 파이썬/draw.py로 시각화할 수 있습니다. 이상적으로, yaourt는 BLAS, 부스트, OpenCV 등과 같은 전제 조건을 자동으로 감지하고 해결합니다. 설치가 완료되면 Caffe의 C ++ 및 Python 인터페이스로 환경을 준비할 수 있습니다. 특히 convert_mnist_data, convert_cifar_data 등과 같은 일부 Caffe 도구는 /usr/bin/에 설치되므로 전 세계적으로 사용할 수 있습니다. 공식 문서 페이지에서 BVLC는 이미 사용자를 안내하는 자세한 지침을 제공합니다. 그러나 설치할 사전 사이트가 너무 많습니다. 다행히도, 나는 아치 리눅스를 사용하고, 이러한 종속성 문제를 해결하기 위해 아치 리눅스에 고급 도구 (pacman 및 aur 도구)가 있습니다.

AUR에는 하나의 명령만 사용하여 Caffe를 설치하는 서버 카페 저장소가 있습니다. 그러나 구성은 다릅니다. 나를 위해, 일반적으로 나는 노트북에 기본 모델을 개발하고 사전 설치된 카페와 원격 GPU 서버에서 더 큰 모델을 훈련하기 위해 더 이동합니다. 리포 카페 – CPU -git은 나를 위해 충분하다. 리포지토리를 선택한 후, 그냥 실행하여 카페를 설치 : 그래서 우리는 우리의 모델과 솔버 준비, 우리는 카페 바이너리를 호출하여 교육을 시작할 수 있습니다 : 카페는 명령 줄, 파이썬과 Matlab 인터페이스의 혼합물을 가지고, 당신은 확실히 작동하는 다른 파이프 라인을 만들 수 있습니다 당신을 위해 최고의. 실제로 Caffe에 대해 배우려면 /caffe/example/에서 예제를 살펴보고 공식 문서를 체크 아웃하는 것이 훨씬 낫습니다. 모델 정보는 Github Gist 형식으로 작성됩니다. 매개 변수는 요지에 지정된 .caffemodel 파일에 저장됩니다. 모델을 다운로드하려면 : caffe_cpu_gemm() 및 caffe_gpu_gemm() 매트릭스 곱셈을 위해 스냅샷에서 교육을 다시 시작하려면, 예를 들어, 우리는 수동으로 350 번째 반복에서 훈련을 중지하고 스냅 샷 lenet_iter_350.solverstate를 얻을 수 있습니다, 우리는 할 수 있습니다 : 이것은 실제로입니다. AlexNet의 일부, 당신은 /caffe / 모델 / bvlc_alexnet에서 전체 정의를 찾을 수 있습니다. caffe_gpu_atomic_add() 원자 방식으로 값을 업데이트해야 하는 경우(예: ACID 데이터베이스의 요청이지만 이 경우 gpu 스레드의 경우) caffe_set() 및 caffe_gpu_set() 값으로 데이터를 초기화하려면 먼저 우분투 또는 Mac에 대한 자습서를 따라 Caffe를 설치합니다. 파이썬 레이어가 활성화된 OS와 파이카페인 경로가 올바르게 설정된 수출 PYTHONPATH=~/기술/카페/파이썬/:$PYTHONPATH.

https://github.com/andylei77/Learning-caffe/tree/master/Lenet-mnist。 $CAFFE_ROOT/데이터/데이터。 $CAFFE_ROOT/예시。 ($CAFFE_ROOT ) Caffe에는 이미지 집합에서 lmdb를 빌드하는 데 도움이되는 도구 convert_imageset이 있습니다. Caffe를 빌드하면 바이너리가 /build/tools 아래에 있습니다. convert_imageset을 사용하는 방법을 보여 주는 /caffe/예제/imagenet 아래에는 bash 스크립트도 있습니다. 풀링은 특정 영역에 대한 입력을 가져와 서 단일 값으로 줄이는 프로시저입니다. 적용된 작업 유형에 따라 최대 풀링, 평균 풀링 등과 같은 다른 풀링이 있습니다.

Comments are closed.