Caffe2

Caffe2存储 Caffe2中的存储结构层次从上到下依次是Workspace, Blob, Tensor。Workspace存储了运行时所有的Blob和实例化的Net。Blob可以视为对任意类型的一个封装的类，比如封装Tensor, float, string等等。Tensor就是一个多维数组，这个Tensor就类似于Caffe1中的Blob。Caffe2中真正涉及到分配存储空间的调用则在Con

认识Caffe与Caffe2 目录： 一、Caffe的作者-贾扬清 二、Caffe简介--Caffe、Caffe2、Caffe2Go 三、认识Caffe 四、认识Caffe2 五、认识Caffe2Go     正文： 一、Caffe的作者-贾扬清 Caffe 作者：贾扬清，任Facebook研究科学家，曾在Google Brain工作。在AI领域有数年的研究经历。在UC Berkeley获得计算机

前几天 facebook 开源的 caffe2，让我们在深度学习框架上又多了一个选择。caffe2 宣称是轻量级、模块化和可扩展的一个框架，code once，run anywhere。作为一个老 caffe 玩家，自是要好好研究一番。 依赖处理 第一版 caffe 的依赖是个让人头疼的事，尤其是在公司旧版的服务器上安装时，需要花费大量的时间折腾。服务器的系统旧，python的版本低（2.4），直

前几天 facebook 开源的 caffe2，让我们在深度学习框架上又多了一个选择。caffe2 宣称是轻量级、模块化和可扩展的一个框架，code once，run anywhere。作为一个老 caffe 玩家，自是要好好研究一番。 依赖处理 第一版 caffe 的依赖是个让人头疼的事，尤其是在公司旧版的服务器上安装时，需要花费大量的时间折腾。服务器的系统旧，python的版本低（2.4），直

    项目需要用c++调用caffe2接口进行工程化部署，但是模型是用pytorch实现并训练。这就需要把pytorch预训练模型转化为可供c++调用的模型。       目前的问题是：训练环境和工程部署环境是不同的。利用python3.6+pytorch进行训练，模型部署是python2.7+caffe2。     总体流程：         1，在训练环境下也就是python3.6+pyto

在terminal中import caffe/caffe2都是没问题的，但是在pycharm中如果直接import caffe/caffe2，会报错ImportError: No module named caffe/caffe2，因为pycharm启动时未加载.bashrc中的环境变量。对比在pycharm中print sys.path和在terminal中print sys.path，会发现环

Caffe2 - Caffemodel 转换为 Caffe2 pb 模型 1. 单输入单输出 - caffe_translator.py Caffe2 提供了将 caffemodel 转换为 caffe2 模型的工具——caffe_translator.py. 其使用： python -m caffe2.python.caffe_translator deploy.prototxt pretrai

安装完caffe2后，使用python调用C++程序，出现如标题所示错误。 环境：windows10，visual studio 2015   原因分析： tips:我编译后的caffe2位于D:\projects\caffe2\build文件夹。   Import Error : No module named caffe.proto 原因是 caffe.proto模块的路径不正确，该模块位于D

用普通的安装方式走了不少弯路，感觉还是用docker方便： 参考的是https://hub.docker.com/r/caffe2ai/caffe2/ Latest docker pull caffe2ai/caffe2 Comes with GPU support, CUDA 8.0, cuDNN 7, all options, and tutorial files. Uses Caffe2 v

Table of Content Overview 所需依赖 编译安装 在 VS 中引用 Overview 环境：Windows 10，64 位，仅支持 CPU，仅 C++ 实测版本：Visual Studio 2017 Professional + Python 3.7.2 (Anaconda 1.9.6) + CMake 3.13.4 + Git 2.20.1 Caffe2 现仅支持 x64

>>> import torch Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "D:\anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\__init__.py", line 124, in

pytorch 1.9遇到如下问题 问题： [W pthreadpool-cpp.cc:90] Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork. (function pthreadpool) [W pthreadpool-cpp.cc:90] Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork. (functi

[W pthreadpool-cpp.cc:90] Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork. (function pthreadpool) [W pthreadpool-cpp.cc:90] Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork. (function pthreadpool) [W pth

报错信息如下： C:\software\Anaconda3\envs\pytorch_190\python.exe C:/Users/stars_ocean/Desktop/PyTorch_test_folder/模型测试.py Traceback (most recent call last): File "C:/Users/stars_ocean/Desktop/PyTorch_test_

问题背景： import torch时提示 Error loading "D:\anaconda3\envs\simple_fasterrcnn\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops.dll" or one of its dependencies. 可能的解决办法（我是这么解决的）： 你的环境中有多个pytorch，卸载后重装。

主要内容 课程列表 专项课程学习 辅助课程 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 卷积神经网络视觉识别 Stanford 暂无 链接 神经网络 Tweet 暂无 链接 深度学习用于自然语言处理 Stanford 暂无 链接 自然语言处理 Speech and Language Processing 链接 专项课程学习 下述的课程都是公认的最好的在线学习资料，侧重点不同，但推

Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程，介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN，链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code

torch是什么 torch就是诸多深度学习框架中的一种 业界有几大深度学习框架：1）tensorflow，谷歌主推，时下最火，小型试验和大型计算都可以，基于python，缺点是上手相对较难，速度一般；2）torch，facebook主推，用于小型试验，开源应用较多，基于lua，上手较快，网上文档较全，缺点是lua语言相对冷门；3）mxnet，大公司主推，主要用于大型计算，基于python和R，缺

我太菜了，C++需要恶补才行，面试完基本上就知道自己寄，面试官特别好给我说了很多，也让我充分认识到自己的不足 如果是项目的话，会问你项目背景以及项目最终的实现结果等等 如果是自己学习的项目的话，会问你对这个项目的学习心得 最后问对C++对掌握程度 实现vector

现在开始学深度学习。在这部分讲义中，我们要简单介绍神经网络，讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题：给定房屋的面积，我们要预测其价格。 在之前的章节中，我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不

深度学习的总体来讲分三层，输入层，隐藏层和输出层。如下图： 但是中间的隐藏层可以是多层，所以叫深度神经网络，中间的隐藏层可以有多种形式，就构成了各种不同的神经网络模型。这部分主要介绍各种常见的神经网络层。在熟悉这些常见的层后，一个神经网络其实就是各种不同层的组合。后边介绍主要基于keras的文档进行组织介绍。

Python 是一种通用的高级编程语言，广泛用于数据科学和生成深度学习算法。这个简短的教程介绍了 Python 及其库，如 Numpy，Scipy，Pandas，Matplotlib，像 Theano，TensorFlow，Keras 这样的框架。

你拿起这本书的时候，可能已经知道深度学习近年来在人工智能领域所取得的非凡进展。在图像识别和语音转录的任务上，五年前的模型还几乎无法使用，如今的模型的表现已经超越了人类。