python获取梯度脚本 # -*- coding: UTF-8 -*-import sysimport shutilimport ossys.path.insert(0, "caffe/python")import caffeimport numpy as npimport dicomimport cv2from scipy.misc import bytescalefr

make pycaffe时遇到致命错误，找不到Python.h文件CXX/LD -o python/caffe/_caffe.so python/caffe/_caffe.cpppython/caffe/_caffe.cpp:1:52: fatal error: Python.h: No suchfile or directory #include <Python.h> //NOLINT(bui

在使用pycaffe定义网络、使用pycaffe进行网络训练与测试之后得到caffemodel文件，下面利用caffemodel进行分类： 导入相关库 import caffe 配置 # caffemodel文件MODEL_FILE = 'model/_iter_10000.caffemodel'# deploy文件，参考/caffe/models/bvlc_alexnet/d

直接使用pycaffe进行网络训练与测试无法得到loss、accuracy的直观信息，用下面代码可以实现loss、accuracy曲线绘制： #!/usr/bin/env python# 导入绘图库from pylab import *import matplotlib.pyplot as plt# 导入"咖啡"import caffe# 设置为gpu模式caffe.set_devic

利用build/tools/compute_image_mean产生mean.binaryproto文件后，利用如下代码产生mean.npy文件，给pycaffe调用： #!/usr/bin/env pythonMEAN_BIN = 'mean.binaryproto'MEAN_NPY = 'mean.npy'from caffe.proto import caffe_pb2from caf

使用pycaffe进行网络训练与测试： 使用数据：密码：s9ol编写solver文件： train_net: "mnist/lenet_auto_train.prototxt"test_net: "mnist/lenet_auto_test.prototxt"test_iter: 100 # 每一次测试时进行100次forward passtest_interval: 500base_l

1.caffe源码 使用git命令将github上caffe最新的代码下载下来。 （1）安装git： sudo add-apt-repository ppa:git-core/ppasudo apt-get updatesudo apt-get install git 查看版本信息： git --version （2）下载源代码： git clone https://githu

实验平台： ubuntu 14.04, python2.7, caffe当前最新版 有时候我们需要查看、修改caffe的网络参数，苦于caffe本身是c++编写，如果想从c++中提取，明显这个太困难。我们使用python来实现这个，每一步都可以查看参数，所以就容易很多。 import sysimport os# Add caffe packagecaffe_python_dir = "yo

因为之前theano更新默认后端改为tensorflow，怎么该后端都不行，就试试caffe吧 参考了这两篇博客，安装也不难。 caffe学习(1):多平台下安装配置Caffe - fish的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET Windows下caffe安装详解(cpu+gpu+matcaffe+pycaffe) - 博客频道 - CSDN.NET 下面是一个简易的步骤和注意事项：

配置caffe的python接口 建议先安装anaconda 1、安装一些依赖： for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done 2、修改bashrc 在最后添加caffe里的python路径： export PYTHONPATH=/home/summer/caffe/python:$PYT