
之前一直用CPU 跑 caffe
但後來發現實在是太慢了
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網路上湊巧看到 Google Deep dream的程式
看看說明 用caffe 寫的!!! 剛好最近在學
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這是無意中發現的
原來caffe 有內建函數draw_net
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本教學將教你如何改寫網路
使它可以當成deploy層 讓你取出數據
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LMDB介紹
Caffe使用LMDB來存放訓練/測試用的數據集,以及使用網絡提取出的feature(為了方便,以下還是統稱數據集)。數據集的結構很簡單,就是大量的矩陣/向量數據平鋪開來。數據之間沒有什麼關聯,數據內沒有復雜的對象結構,就是向量和矩陣。既然數據並不復雜,Caffe就選擇了LMDB這個簡單的數據庫來存放數據。
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了解 caffe 之前必須先懂得 這四個東西之間的關係
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附圖為深度神經網路辨識圖片的分類 可以看到網路精準地分出下圖為一輛跑車
左邊分別代表各個Label 的機率 右邊代表對應的Label
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