caffe

    7गर्मी

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    के लिए काम नहीं कर रहा है मैं टर्मिनल से कैफे के आउटपुट को एक फ़ाइल में रीडायरेक्ट करना चाहता हूं (output.txt कहें)। मैं आदेश caffe train -solver=expt/solver.prototxt > output.txt` उपयोग कर रहा हूँ

    7गर्मी

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    उदाहरण के लिए मेरे पास Atlas, OpenBlas, MKL एक ही समय में मेरे उबंटू 14.04 पर स्थापित हो सकता है और Caffe को पुन: संकलित किए बिना उनके बीच स्विच कर सकता है?

    7गर्मी

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    मैं ज्ञात छवि डेटाबेस पर AlexNet को प्रशिक्षित करने के लिए Caffe का उपयोग कर रहा हूं। मैं बेंचमार्किंग कर रहा हूं और एक परीक्षण चरण को बाहर करना चाहता हूं। यहाँ AlexNet के लिए solver.prototxt है: net:

    6गर्मी

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    मैं लगभग 1 मिलियन छवियों एक समय सेट के साथ जोड़ दिया पर इस डेटासेट 10000 में डालने के लिए किया है। मैं "यकीन है कि map_size जहां एक्स और वाई करने के लिए इस article env = lmdb.open(Path+'mylmdb', map_s

    8गर्मी

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    से सियामी नेटवर्क के लिए कैफे डीबी प्रशिक्षण डेटा कैसे बनाएं I छवियों और लेबल-टेक्स्ट-फ़ाइल के साथ सादा निर्देशिका से बाहर सियामीज़ सीएनएन के लिए कैफे डीबी बनाने के लिए कुछ मदद चाहिए। सर्वश्रेष्ठ करने

    7गर्मी

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    में "खराबता" के अनुसार हानि मान को स्केल करें, मैं प्रशिक्षण के दौरान "सही लेबल" के "वर्तमान भविष्यवाणी" के करीब/दूर कितनी करीब/करीब प्रत्येक छवि के हानि मूल्य को स्केल करना चाहता हूं। उदाहरण के लिए य

    6गर्मी

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    के बारे में कई बेवकूफ प्रश्न मैं विशेष रूप से पाइथन के साथ उपयोग करने के लिए कैफी की मूल बातें समझने की कोशिश कर रहा हूं। मेरी समझ यह है कि मॉडल परिभाषा (एक दिए गए तंत्रिका शुद्ध आर्किटेक्चर कहें) को

    5गर्मी

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    मैं python3 साथ Caffe स्थापित करते हैं, लेकिन जब मैं Caffe आयात करते हैं, मैं कुछ त्रुटियाँ Traceback (सबसे हाल कॉल पिछले) पाने को परिभाषित नहीं करता: File "classify.py", line 14, in <module> imp

    7गर्मी

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    में एकाधिक प्रक्षेपित नेटवर्क क्या एक आसान तरीका है (उदा। caffe कोड संशोधित किए बिना) एकाधिक प्रक्षेपित नेटवर्क से एक नेटवर्क में wights लोड करने के लिए? नेटवर्क में कुछ परतें होती हैं जिनमें समान आया

    5गर्मी

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    पर स्नैपशॉट नहीं है, Caffe प्रशिक्षण बंद हो जाता है, लेकिन फोटो नहीं है। इसे कैसे जोड़ेंगे? मेरे solver: net: "course-work/testing/model.prototxt" test_iter: 200 test_interval: 500 base_lr: 0.001