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ubuntu16.04配置py-faster-rcnn
ubuntu16.04配置py-faster-rcnn 在ubuntu16.04下编译安装了py-faster-rcnn。 如果你发现本文写的有不对或不清晰的地方,还请在文末留言指出,谢谢! 主要步骤包括:安装cuda/cudnn,换apt源,装开源显卡驱动,装caffe依赖的apt包和python包,下载py-faster-rcnn代码,编译代码。
caffe: test code 执行出问题: Check failed: FLAGS_weights.size() > 0 (0 vs. 0) Need model weights to score.
Check failed: FLAGS_weights.size() > 0 (0 vs. 0) Need model weights to score. 出现这个错误,但是我记得昨天还好好的,网上搜了也没有答案,后来仔细检查才发现,原来存放 .caffemodel 的文件名字 中间有空格!!! 把文件夹路径上的名字去掉,果断就可以了。
py-faster-rcnn之从solver文件创建solver对象,建立pythonlayer
faster-rcnn在训练阶段,根据一个solver的prototxt文件创建相应的网络。仅凭一个prototxt就创建网络?其实还涉及到自定义的PythonLayer. 比如lib/rpn/anchor_target_layer.
【caffe】train_lenet.sh在windows下的解决方案
@tags: caffe python 在windows下配置caffe后,跑mnist手写数字识别的例子。发现train_lenet.sh不能运行。 那就写个python脚本替代吧。 step1 定义两个环境变量,请自行添加并替换成你的目录: caffe_build D:\lib\caffe-ma...
TensorRT 模型加速——输入、输出、部署流程
本文首先简要介绍 Tensor RT 的输入、输出以及部署流程,了解 Tensor RT 在部署模型中起到的作用。然后介绍 Tensor RT 模型导入流程,针对不同的深度学习框架,使用不同的方法导入模型。
深度学习-分享几个开源AI模型库
现在市面上有很多的深度学习预训练模型库,这些预训练库收集了不同AI任务的SOTA模型,有的还提供推理的SDK。这对于做AI应用和AI开发来说,是宝贵的开源资源。
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