matcaffe是caffe的matlab接口.caffe本身是C++写的,其blob的维度顺序是[N,C,H,W],N表示batchSize,C表示channel数目,H表示feature map的Height, W则是width 而在matcaffe中,blob的顺序则是[W,H,C,N].这是默认的顺序!所以在faster-rcnn的matlab代码中,当加载了proposal_test.prototxt后,发现其网络输入是: input: "data" input_dim: 1

b=np.array([[7,2],[2,4],[3,6],[7,8],[9,10]])print(b)print(type(b)) # 结果显示为nunmpy 数组a=[]for i in range(4): a.append(b[i])print(a)print(type(a)) a=[]for i in range(4): a.append(i)print(a)print(type(a)) 添加一个数与添加多维数组的结果,如下: 1.增加多维度 b=np.array([[7,2],[2,4

Numpy怎样给数组增加一个维度 背景:很多数据计算都是二维或三维的,对于一维的数据输入为了形状匹配,经常需升维变成二维 需要:在不改变数据的情况下,添加数组维度:(注意观察这个例子,维度变了,但数据不变)原始数组:一维数组arr=[1,2,3,4],其shape是(4, ),取值分别为arr[0],arr[1],arr[2],arr[3]变形数组:二维数组arr[[1,2,3,4]],其shape实(1,4), 取值分别为a[0,0],a[0,1],a[0,2],a[0,3] 实操:经常需要在

Caffe_blob 1.基本数据结构 Blob为模板类,可以理解为四维数组,n * c * h * w的结构,Layer内为blob输入data和diff,Layer间的blob为学习的参数.内部封装了SyncedMemory类,该类负责存储分配和主机与设备的同步 protected: shared_ptr<SyncedMemory> data_; // data指针 shared_ptr<SyncedMemory> diff_; // diff指针 vector<int&

深度网络(net)是一个组合模型,它由许多相互连接的层(layers)组合而成.Caffe就是组建深度网络的这样一种工具,它按照一定的策略,一层一层的搭建出自己的模型.它将所有的信息数据定义为blobs,从而进行便利的操作和通讯.Blob是caffe框架中一种标准的数组,一种统一的内存接口,它详细描述了信息是如何存储的,以及如何在层之间通讯的. 1.blob Blobs封装了运行时的数据信息,提供了CPU和GPU的同步.从数学上来说, Blob就是一个N维数组.它是caffe中的数据操作基本单位

贯穿整个caffe的就是数据blob: #ifndef CAFFE_BLOB_HPP_ #define CAFFE_BLOB_HPP_ #include <algorithm> #include <string> #include <vector> #include "caffe/common.hpp" #include "caffe/proto/caffe.pb.h" #include "caffe/syncedmem

@tags: caffe blob blob是caffe中的基本数据结构,简单理解就是一个"4维数组".但是,这个4维数组有什么意义? BTW,TensorFlow这款google出的框架,带出了tensor(张量)的概念.虽然是数学概念,个人还是倾向于简单理解为"多维数组",那么放在这里,caffe的blob就相当于一个特殊的tensor了.而矩阵就是二维的张量. anyway,看看blob的4个维度都代表什么: num: 图像数量 channel:通道数量 wi

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN Blob作用 据Caffe官方描述: A Blob is a wrapper over the actual data being processed and passed along by Caffe, and also under the hood provides synchronization capability between the CPU and the GPU. Mathematically, a blob is

Blob,包括输入数据.输出数据.权值等: Blob是Caffe中处理和传递实际数据的数据封装包,并且在CPU与GPU之间具有同步处理能力.从数学意义上说,blob是按C风格连续存储的N维数组. caffe的blob是一个四维的数组,用于存储数据,就相当于一个特殊的tensor,存储内容:num: 图像数量 channel:通道数量 width:图像宽度 height:图像高度. 比如caffe中一个batch的图片,就存储在一个blob中.当然,blob并不是专门给batch内的图片做存储用的

Caffe使用Blob结构在CNN网络中存储.传递数据.对于批量2D图像数据,Blob的维度为 图像数量N × 通道数C × 图像高度H × 图像宽度W 显然,在此种场景下,Blob使用4维坐标定位数据,如(n, c, h, w),其中n为图像序号(0到N-1),c为通道序号(0到C-1),h为图像行序(0到H-1),w为图像列序(0到W-1).那么我们如何根据这个坐标找到对应的数据呢?要想得到这个问题的答案,就得弄清楚Blob在内存中的数据组织形式,也就是这批量的2D图像在内存中是如何存储的.

本文地址:http://blog.csdn.net/mounty_fsc/article/details/51085654 Caffe中,Blob.Layer,Net,Solver是最为核心的类,下面介绍这几个类,Solver将在下一节介绍. 1 Blob 1.1 简单介绍 Blob是: 对待处理数据带一层封装,用于在Caffe中通信传递. 也为CPU和GPU间提供同步能力 数学上,是一个N维的C风格的存储数组 总的来说.Caffe使用Blob来交流数据,其是Caffe中标准的数组与统一的内存接

1. rnn.BasicLSTMCell(num_hidden) #  构造单层的lstm网络结构 参数说明:num_hidden表示隐藏层的个数 2.tf.nn.dynamic_rnn(cell, self.x, tf.float32) # 执行lstm网络,获得state和outputs 参数说明:cell表示实例化的rnn网络,self.x表示输入层,tf.float32表示类型 3. tf.expand_dim(self.w, axis=0) 对数据增加一个维度 参数说明:self.w表

增加一个维度 out.unsqueeze(-1) 降低一个维度 out.squeeze(dim=1)

同步自我的知乎专栏:https://zhuanlan.zhihu.com/p/26122612 上篇文章 瞎谈CNN:通过优化求解输入图像 - 知乎专栏 中提到过对抗样本,这篇算是针对对抗样本的一个小小扩充:用Fast Gradient Sign方法在Caffe中生成对抗样本. 本文代码的完整例子可以在下面地址下载: frombeijingwithlove/dlcv_for_beginners Fast Gradient Sign方法 先回顾一下 瞎谈CNN:通过优化求解输入图像 - 知乎专栏 

你左手是内存,右手是显存,内存可以打死显存,显存也可以打死内存. —— 请协调好你的主存 从硬件说起 物理之觞 大部分Caffe源码解读都喜欢跳过这部分,我不知道他们是什么心态,因为这恰恰是最重要的一部分. 内存的管理不擅,不仅会导致程序的立即崩溃,还会导致内存的泄露,当然,这只针对传统CPU程序而言. 由于GPU的引入,我们需要同时操纵俩种不同的存储体: 一个受北桥控制,与CPU之间架起地址总线.控制总线.数据总线. 一个受南桥控制,与CPU之间仅仅是一条可怜的PCI总线. 一个传统的C++程

Caffe使用经验积累 本贴记录Caffe编译好了,使用过程的常用命令与常见错误解决方式.如果对编译过程还存在问题,请参考史上最全的caffe安装过程配置Caffe环境. 1 使用方法 训练网络 xxx/caffe/build/tools/caffe train --solver xx/solver.prototxt 选择某个模型作为预训练模型 xxx/caffe/build/tools/caffe train --solver solver.protxt --weights pre_train

从四个层次来理解caffe:Blob.Layer.Net.Solver. 1.BlobBlob是caffe基本的数据结构,用四维矩阵 Batch×Channel×Height×Weight表示,存储了网络的神经元激活值和网络参数,以及相应的梯度(激活值的残差和dW.db).其中包含有cpu_data.gpu_data.cpu_diff.gpu_diff.mutable_cpu_data.mutable_gpu_data.mutable_cpu_diff.mutable_gpu_diff这一堆很像

解决的目标问题:多分类问题,比如车辆的外形和颜色,苹果的大小和颜色:多任务:车牌角点的定位和车牌的颜色.定位在技术上属于回归,车牌颜色判断则属于分类. 技术点 caffe默认是单输入任务单标签的,也就是一个样本,其任务只有一个,标签只有一个,比如图片是什么颜色,图片是什么物体. # ${caffe_src_root}/tools/convert_imageset.cpp 第121行 status = ReadImageToDatum(root_folder + lines[line_id].fi

一.显示各层 # params显示:layer名,w,b for layer_name, param in net.params.items(): print layer_name + '\t' + str(param[0].data.shape), str(param[1].data.shape) # blob显示:layer名,输出的blob维度 for layer_name, blob in net.blobs.items(): print layer_name + '\t' + str(

参考 http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/ 表达:models和optimizations使用纯文本文档形式定义,不是用代码定义: 速度:适用于工业和科研中的模型和大数据 模块性:新任务和设置可以灵活扩展 开源.社区 开始学习! Blobs, Layers, and Nets: 一个Caffe模型的基本组成 Blobs: 标准数组和统一内存接口,用于存储.通信和操作信息(数据和偏导流) Layers:模型和计算 Nets:连接层 Blobs: blo