caffe

5зной

2ответ

Как уменьшить полностью подключенный слой `` InnerProduct '' с использованием усеченного SVD

В статье Girshick, RFast-RCNN (ICCV 2015), раздел «Усеченное SVD для более быстрого обнаружения», автор предлагает использовать трюк SVD, чтобы уменьшить размер и время вычисления полностью связанного

machine-learning neural-network linear-algebra deep-learning caffe 2016-11-08

---

1зной

2ответ

кофейная изменить/повышающую дискретизацию полностью подключен слой

Предположим, что мы имеем слой, как это: layer { name: "fully-connected" type: "InnerProduct" bottom: "bottom" top: "top" inner_product_param { num_output: 1 } }

deep-learning reshape caffe 2016-11-08

---

11зной

1ответ

Как интерпретировать журнал caffe с debug_info?

При столкновении с трудностями во время обучения (nans, loss does not converge и т. Д.) Иногда полезно посмотреть более подробный учебный журнал, установив debug_info: true в файле 'solver.prototxt'.

machine-learning neural-network deep-learning caffe gradient-descent 2016-11-09

---

0зной

1ответ

caffe cudnn version 4 & 5

Я использую ускорение cudnn в моей программе caffe. Я использую cudnn 4 в начале, и он работает нормально, но когда я обновляю cudnn до версии 5.0, функция pow не работает. функция Вызывающий находитс

c++ cuda caffe pow cudnn 2016-11-10

---

0зной

1ответ

Как я могу обеспечить caffe, используя GPU?

Есть ли способ обеспечить использование кофе с использованием графического процессора? Я был скомпилирован caffe после установки драйвера CUDA и без флага CPU_ONLY в cmake и при компиляции обнаруженно

python-2.7 gpu caffe pycaffe 2016-11-10

---

1зной

2ответ

Ошибка CaffeonSpark Ошибка

Я пытаюсь запустить CaffeOnSpark локально, и я успешно скомпилировал и запустил caffe, также я установил opencv, но не смог собрать CaffeOnSpark. Весь стек ошибок, когда я делаю сборки: [INFO] 60 erro

caffe protocol-buffers caffe-on-spark 2016-11-10

---

1зной

2ответ

Обратный проход в Caffe Python Layer не называется/работает?

Я безуспешно пытаюсь реализовать простой слой потерь в Python, используя Caffe. В качестве ссылки я нашел несколько уровней, реализованных в Python, включая here, here и here. Начиная с EuclideanLossL

neural-network deep-learning caffe pycaffe 2016-11-11

---

1зной

1ответ

Использование набора данных HDF5 в NVIDIA DIGITS

Я новичок в использовании NVIDIA DIGITS. Мой набор данных поезда имеет следующую структуру и его формат: .hdf5. crops Dataset {27482, 3, 128, 192} labels Dataset {27482, 12} mean Dataset {3, 128,

artificial-intelligence deep-learning caffe nvidia-digits 2016-11-11

---