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【机器学习PAI实践十】深度学习Caffe框架实现图像分类的模型训练
背景 我们在之前的文章中介绍过如何通过PAI内置的TensorFlow框架实验基于Cifar10的图像分类,文章链接:https://yq.aliyun.com/articles/72841。使用Tensorflow做深度学习做深度学习的网络搭建和训练需要通过PYTHON代码才能使用,对于不太会写代码的同学还是有一定的使用门槛的。本文将介绍另一个深度学习框架Caffe,通过
机器学习框架比较
翻译自外文网站,比较结果如下: 比较对象:Caffe,Caffe2,Deeplearning4j,Dlib,Gensim,Keras,MatConvNet,Microsoft Cognitive Toolkit,MXNet,Neural Designer,OpenNN,Paddle,Pytorch.
编译caffe的Python借口,提示:ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit__caffe)
      >>> import caffeTraceback (most recent call last): File "", line 1, in File "/home/wangxiao/Downloads/project/caffe-master/python/caffe/__init__.
Applied Deep Learning Resources
Applied Deep Learning Resources A collection of research articles, blog posts, slides and code snippets about deep learning in applied settings.
SoftmaxLayer and SoftmaxwithLossLayer 代码解读
SoftmaxLayer and SoftmaxwithLossLayer 代码解读 Wang Xiao     先来看看 SoftmaxWithLoss 在prototext文件中的定义: 1 layer { 2 name: "loss" 3 type: "SoftmaxW...
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