【深度學習框架Caffe學習與應用】第四課 Caffe視覺化工具
1.首先準備pycaffe環境
輸入一下命令:
2.網路視覺化的工具
2.1在caffe中,有一個專門用於畫網路結構圖的py檔案:caffe/tools/draw_net.py
2.2 也可以通過線上視覺化工具,網址如下:
2.caffemodel的視覺化,需要先把程式碼看明白,這裡不寫了
3.特徵圖的視覺化
4.loss和accurary的視覺化
相關推薦
【深度學習框架Caffe學習與應用】第四課 Caffe視覺化工具
1.首先準備pycaffe環境 輸入一下命令: 2.網路視覺化的工具 2.1在caffe中,有一個專門用於畫網路結構圖的py檔案:caffe/tools/draw_net.py 2
【深度學習框架Caffe學習與應用】第三課 將圖片資料轉化為LMDB資料``
1.將圖片資料轉化為LMDB資料 第一步:建立圖片檔案列表清單,一般為一個txt檔案,一行一張圖片 我在caffe/data/目錄下新建一個test_data的資料夾,裡面放訓練集及資料集
【深度學習框架Caffe學習與應用】 第十一課
1.車輛檢測實踐:使用Caffe訓練的深度學習模型做目標檢測——以車輛檢測為例 有關檔案都放在以下資料夾中: 對vehicle_detetc.cpp進行編譯: 編譯之前,需要修改一下程式碼中的檔
【.NET Core專案實戰-統一認證平臺】第四章 閘道器篇-資料庫儲存配置(2)
【.NET Core專案實戰-統一認證平臺】開篇及目錄索引 上篇文章我們介紹瞭如何擴充套件Ocelot閘道器,並實現資料庫儲存,然後測試了閘道器的路由功能,一切都是那麼順利,但是有一個問題未解決,就是如果閘道器配置資訊發生變更時如何生效?以及我使用其他資料庫儲存如何快速實現?本篇就這兩個問題展開講解,
【問鏈-區塊鏈基礎知識系列】 第十課 首席架構師談區塊鏈技術演進
一、區塊鏈和比特幣,都有“幣-鏈-網”三層含義 1、第一層含義是“幣”。這個“幣”並不是剛才王行長所說的真正意義上的“貨幣”,而是一種與區塊鏈密切相關的通證(Blockchain Token)。其本質,是記錄在區塊鏈賬本結構中的某個“元資訊”。例如,比特幣區塊鏈的賬本中的記錄的主要元資料
【Java多執行緒程式設計核心技術】第四章 Lock的使用
使用ReentrantLock類 Lock lock = new ReentrantLock(); lock.lock(); //同步的程式碼段 ... lock.unlock(); Condition用法:await(), signal()方法呼叫之前需要呼叫lock.loc
深度學習框架Tensorflow學習與應用(5到8)
五. 03-1 迴歸 # coding: utf-8 # In[2]: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # In[3]: #使用numpy生成200個隨機點 x_
深度學習框架Tensorflow學習與應用(八 儲存和載入模型,使用Google的影象識別網路inception-v3進行影象識別)
一 模型的儲存 [email protected]:~/tensorflow$ cat 8-1saver_save.py # coding: utf-8 # In[1]: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials
深度學習框架tensorflow學習與應用10(MNSIT卷積神經網路實現)
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('F:/PY/MNIST_data/',
深度學習框架tensorflow學習與應用9(tensorboard視覺化)
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data from tensorflow.contrib.tensorboard.plugins import projector # In
深度學習框架tensorflow學習與應用8(tensorboard網路結構)
#載入資料集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) #如果沒有就下載,然後以獨熱碼的形式載入,有的話就不下載 #每個批次的大小 batch_size =100 #計算一共有多少個批次 n_batch = mnis
深度學習框架tensorflow學習與應用7(改變模型和優化器提升準確率)
#訓練 train_step = tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(loss) 原來的程式碼: # coding: utf-8 # In[ ]: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tu
深度學習框架tensorflow學習與應用6(優化器SGD、ADAM、Adadelta、Momentum、RMSProp比較)
看到一個圖片,就是那個表情包,大家都知道: Adadelta 》 NAG 》 Momentum》 Remsprop 》Adagrad 》SGD 但是我覺得看情況而定,比如有http://blog.51cto.com/12568470/1898367常見優化演
深度學習框架tensorflow學習與應用6(防止過擬合dropout,keep_prob =tf.placeholder(tf.float32))
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # In[3]: # 載入資料集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",
深度學習框架tensorflow學習與應用5(softmax函式+交叉熵代價函式和二次代價函式的比較)
import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data # In[3]: #載入資料集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",o
深度學習框架tensorflow學習與應用4(MNIST資料集分類的簡單版本示例)
資料集 我們要訓練機器學習, 那麼就要用到訓練資料. 這次我們使用MNIST_data資料集 在程式中要匯入該資料集, 語句:mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data", one_hot=True)one_hot 意思是把資料集變成[
深度學習框架tensorflow學習與應用3(非線性迴歸訓練示例)
在瞭解了迴歸演算法中的正向傳播和反向傳播之後, 我們可以用梯度下降法來進行一個非線性迴歸的示例. 此次示例中, 我們設定輸入樣本神經元只有一個, 中間神經元有10個, 輸出神經元1個. &
深度學習框架tensorflow學習與應用2(fetch and feed和訓練一元一次方程擬合示例 )
Fetch Fetch操作是指TensorFlow的session可以一次run多個op 語法: 將多個op放入陣列中然後傳給run方法 Feed Feed操作是指首先建立佔位符, 然後把佔位符放入op中. 在run op的時候, 再把要op的值傳進去,
深度學習框架TensorFlow學習與應用(三)——使用交叉熵作為代價函式
二次代價函式(quadratic cost): 其中,C表示代價函式,x表示樣本,y表示實際值,a表示輸出值,n表示樣本的總數。 例如: 假如我們使用梯度下降法(Gradient descent)來調整權值引數的大小,權值w和偏置b的梯
深度學習框架TensorFlow學習與應用(五)——TensorBoard結構與視覺化
一、TensorBoard網路結構 舉例: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #載入資料集 mnist=input_dat