OpenCL Caffe

1. basic settings sudo apt update && sudo apt upgrade to update your system. sudo apt install python-pip sudo apt install vim sudo apt install git sudo apt install cmake 2. Install Intel OpenCL SDK an

目录： 安装与配置 Ubuntu14.04安装Caffe（仅CPU） Ubuntu14.04安装Cuda Ubuntu14.04安装Caffe（GPU） Ubuntu14.04 CuDNN安装（Caffe + Cuda7.0下） Tutorial学习 Caffe学习：Blobs, Layers, and Nets Caffe学习：Forward and Backward Caffe学习：Loss

特别声明，这篇是我自己看的，有很多观点我自己都拿不准，要是不对，一定要跟我说下，我好改，咱互相学习。 直接看代码啊 accuracy_layer.cpp 用的是lenet5网络 batch_size=100；类=10 template <typename Dtype> void AccuracyLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>

　博主最近因为项目原因，需要将一个深度学习项目移植到嵌入式开发平台上，我所使用的是firefly-rk3399，该项目主要是caffe深度学习框架，之前的代码是用cuda进行CPU加速，现在移植到firefly上需要对平台进行CPU和GPU进行加速，下面开始介绍我安装caffe+opencl的过程． 安装caffe 1.首先下载caffe的源码,如果没有git的童鞋可以apt-get 或者pip安

Convolution layer # convolution layer { name: "loss1/conv" type: "Convolution" bottom: "loss1/ave_pool" top: "loss1/conv" param { lr_mult: 1 decay_mult: 1 } param { lr_mult:

AMD显卡ubuntu系统OpenCL环境搭建 1，安装显卡驱动 1）在http://support.amd.com/zh-cn/download/linux下载驱动程序，一定要注意版本 2）首先安装fglrx-core_15.302-0ubuntu1_amd64_ub_14.01.deb，可能会遇到缺少libc6-i385 lib32gcc1 dkms，执行 Sudo apt-get autor

本人迷信AMD战未来，于去年毕业后，购买AMD RX480，但是caffe下的GPU加速默认针对n卡，需要安装cuda。至此要么换卡，要么使用opencl版的caffe。想了想，也许rx480以后可以在深度学习领域战未来呢？于是乎，走上了安装opencl-caffe的不归路。 简要安装指南： 一、安装纯净ubuntu16.04.2系统 这是首先要做的事情，本人使用了win10+ubuntu16.0

caffe中的输入数据格式为：高效数据库（LevelDB、LMDB）、内存、磁盘文件（HDF5、图像）。对输入数据的处理包括mean subtraction, scaling, random cropping, and mirroring，可以在TransformationParameters中设置。 1 输入数据处理 转为LMDB 需要OpenCV，所以Makefile.config文件中的US

比较简单，需要注意的一点是，在训练自己的数据的时候，label应该从0开始 #include <functional> #include <utility> #include <vector> #include "caffe/loss_layers.hpp" #include "caffe/util/math_functions.hpp" namespace caffe { template

null

一个好的 API 设计应该是“版本化”的：变更和新的功能应该在 API 新版本中实现，而不是在一个版本上持续更改。与Web应用程序不同，您可以完全控制客户端和服务器端 代码，APIs 是为了给超出控制的客户端使用。因此， 应该尽可能的保持向后兼容性，如果有一些变化不能向后兼容，你应该在新版本的 API 中采用它同时增加版本号。现有客户端可以继续使用旧版本的 API；新的或升级的客户端可以在新的 A

简介 使用 RT-Thread Studio 新建基于 RT-Thread 的项目时，串口驱动已经自动添加到工程中，不需要用户手动添加和串口驱动相关的源码，用户可以很方便的使用串口进行输入输出。同时，基于 Studio 的图形化配置界面，更改串口的配置也更加简洁，用户不需要更改和驱动相关的源代码，只需要更改或新增相关的宏即可，下面将基于 stm32l475-atk-pandora 开发板就 RT-

在 Linxu 系统中，Emacs 的最新版本通常为 emacs-snapshot、emacs-cvs Emacs for Windows 请到这里下载，推荐“patched”版本

在 Windows 平台下，请使用 gvim7ole 版本

模板决定了网站内容的呈现方式，每个主题至少都应包含一个 index 模板，以下是各页面相对应的模板名称： 模板 用途 回退 index 首页 post 文章 index page 分页 index archive 归档 index category 分类归档 archive tag 标签归档 archive 布局（Layout） 如果页面结构类似，例如两个模板都有页首（Header）和页脚（Foo

2021-06-04 Yearning v2.3.3 优化审核引擎 优化我的工单及审核搜索条件 优化工单详情页信息 优化回滚弹出框UI 修复重新登录密码错误或选择失败后返回登陆页面登录403的问题 流程页面新增搜索功能 修复公告栏admin无法编辑的问题 优化错误拦截逻辑,不重复显示相同错误信息 升级前端库 2021-03-01 Yearning v2.3.2 提升稳定性 优化整体性能，使用更流畅

切版css1.0是切版网目前内部使用的框架，甚至于不算是一个框架，它只是提供了一个可靠的基础去创建你一个前端项目，提供了一段来自经验的css重写，并且约束了一些命名上的规范。 它没法和成熟的css框架媲美，只是一些乐于分享的代码片段。 关于命名的极简主义 view--vw nav--nv left--lt right--rt head -- hd body --bd foot --ft list-