caffe Python API 之Dropout

阿新 • • 發佈：2018-11-06

net.pool1 = caffe.layers.Pooling(net.myconv, pool=caffe.params.Pooling.MAX, kernel_size=2, stride=2)

輸出：
layer {
  name: "pool1"
  type: "Pooling"
  bottom: "myconv"
  top: "pool1"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    stride: 2
  }
}

caffe Python API 之Dropout

net.pool1 = caffe.layers.Pooling(net.myconv, pool=caffe.params.Pooling.MAX, kernel_size=2, stride=2) 輸出： layer { name: "pool1" type: "Pooling" bo

caffe Python API 之卷積層（Convolution）

pen project tsp otto weight value stride new constant 1 import sys 2 sys.path.append(‘/projects/caffe-ssd/python‘) 3 import caffe 4

caffe Python API 之啟用函式ReLU

import sys import os sys.path.append("/projects/caffe-ssd/python") import caffe net = caffe.NetSpec() net.data, net.label = caffe.layers.Data( name

caffe Python API 之InnerProduct

net.fc3 = caffe.layers.InnerProduct(net.pool1, num_output=1024, weight_filler=di

caffe Python API 之LRN

net.mylrn = caffe.layers.LRN(net.pool1,local_size=5,alpha=1e-4,beta=0.75) 輸出： layer { name: "mylrn" type: "LRN" bottom: "pool1" top: "lrn" lr

caffe Python API 之Solver定義

from caffe.proto import caffe_pb2 s = caffe_pb2.SolverParameter() path='/home/xxx/data/' solver_file=path+'solver.prototxt' #solver檔案儲存位置 s.train

caffe Python API 之Inference

#以SSD的檢測測試為例 def detetion(image_dir,weight,deploy,resolution=300): caffe.set_mode_gpu() net = caffe.Net(weight,deploy,caffe.TEST) transforme

caffe Python API 之圖片預處理

# 設定圖片的shape格式為網路data層格式 transformer = caffe.io.Transformer({'data': net.blobs['data'].data.shape}) # 改變維度的順序，由原始圖片維度(width, height, channel)變為(channel,

caffe Python API 之Model訓練

# 訓練設定 # 使用GPU caffe.set_device(gpu_id) # 若不設定,預設為0 caffe.set_mode_gpu() # 使用CPU caffe.set_mode_cpu() # 載入Solver，有兩種常用方法 # 1. 無論模型中Slover型別是什麼統一設定為SGD

caffe Python API 之視覺化

一、顯示各層 # params顯示：layer名，w，b for layer_name, param in net.params.items(): print layer_name + '\t' + str(param[0].data.shape), str(param[1].data.sha

caffe Python API 之中值轉換

#　編寫一個函式，將二進位制的均值轉換為python的均值 def convert_mean(binMean,npyMean): blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobProto() bin_mean = open(binMean, 'rb' ).read()

caffe Python API整理

目錄 1、Packages匯入 2、定義layer 3、生成prototxt檔案 4、生成Solver檔案 5、Model訓練 6、訪問layer輸出值 7、net.params訪問網路引數 8、二進位制均值檔案轉python均值檔案 9、圖片預處理 10

python學習之ansible api

uem 是否 password inventory latest items truct nbsp att Python API 2.0 在2.0的事情開始更復雜一些，但是你會得到更多離散和可讀的類： #!/usr/bin/env python import json

《Spark Python API 官方文檔中文版》之 pyspark.sql (一)

開始 clear sorted 緩存 news 數據 sch json 大數摘要：在Spark開發中，由於需要用Python實現，發現API與Scala的略有不同，而Python API的中文資料相對很少。每次去查英文版API的說明相對比較慢，還是中文版比較容易get到所

（二）Python調用Zabbix api之從入門到放棄——登錄並獲取身份驗證令牌

請求 urllib 登錄 login gin json AD 用戶 cati 訪問zabbix api的URL是： http://x.x.x.x/zabbix/api_jsonrpc.php x.x.x.x可能是你的IP或者域名訪問流程概覽：1、首先登錄2、認證

（三）Python調用Zabbix api之從入門到放棄——從本節開始放棄

pri data arc python調用 als int resp assm ble 因為忙著寫項目。所以沒有時間來回倒騰！因此開始討厭寫一些技術博客，所以從本節開始放棄，剛入門就要放棄了！可能我是一個不善於分享的人，也可能我是一個自私的人。不得不承認白羊座的人做

python-OpenCV之API的使用

邊界擴充函式語法copyMakeBorder (src, dst, top, bottom, left, right, borderType, value) 引數解釋 Src 輸入矩陣

Caffe Python 介面 API

Caffe 有 Python 和 Matlab 介面，都可以用於直接呼叫底層的 Caffe 函式（C++ 實現）。而且 Python 介面可以用於編寫指令碼，生成自定義的 prototxt 檔案，即網路結構定義檔案。一些大型網路比較深，而且結構複雜，比如 Re

Caffe-Python介面常用API參考

1、io.py原始碼解讀主要是定義了一個transformer，preprocess和deprocess操作，完成caffe和python之間資料的格式轉換等，注意caffe： BGR,0-255，C*H*W，而python是RGB, 0-1,H*W*C的資料格式，所以

【caffe學習筆記之7】caffe-matlab/python訓練LeNet模型並應用於mnist資料集（2）

【案例介紹】 LeNet網路模型是一個用來識別手寫數字的最經典的卷積神經網路，是Yann LeCun在1998年設計並提出的，是早期卷積神經網路中最有代表性的實驗系統之一，其論文是CNN領域第一篇經典之作。本篇部落格詳細介紹基於Matlab、Python訓練lenet手

caffe Python API 之Dropout

相關推薦