深度学习框架caffe企业内部培训视频教程附讲义测试数据等

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发表于 2017-6-12 21:05:11 | 显示全部楼层 |阅读模式

介绍
Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作。
Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行、Python和MATLAB接口;可以在CPU和GPU直接无缝切换:
Caffe::set_mode(Caffe::GPU);
Caffe的优势
上手快:模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出。
Caffe给出了模型的定义、最优化设置以及预训练的权重,方便立即上手。
速度快:能够运行最棒的模型与海量的数据。
Caffe与cuDNN结合使用,测试AlexNet模型,在K40上处理每张图片只需要1.17ms.
模块化:方便扩展到新的任务和设置上。
可以使用Caffe提供的各层类型来定义自己的模型。
开放性:公开的代码和参考模型用于再现。
社区好:可以通过BSD-2参与开发与讨论。
QQ截图20170612210943.png


QQ截图20170612211011.png

目录
1CAFFE跑起来
2在caffe里改一个自己的网络
3利用CAFFE进行回归训练
4在caffe里新建一层网络【大结局】


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    LV.2 苦逼码农

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    thx!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
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