原创 《21天實戰Caffe》第六章習題6.4 自己的手寫體數字圖片送入lenet測試

在看完卜居老師的《21天實戰Caffe》第六章後收穫頗豐,對之前在Caffe官網看的Tutorial,超入門的examples mnist的訓練與識別終於有了一個比較清晰的認識。 果然還是對英語寫的指導不太敏感呢(T_T)...感謝卜居大

原创 protobuf 學習 收藏的文章

Protobuf數據格式解析: packed repeated與repeated的區別在於編碼方式不一樣,repeated將多個屬性類型與值分開存儲。而packed repeated採用Length-delimited方式。 proto3

原创 win10 + ubuntu16.04 安裝總結

最近兩天在學習linux,處於入門階段,在博客園關注了Vamei,覺得他寫的系列文章挺好的,跟隨大神的腳步,我也要加油啊!~~ 學習linux,首先

原创 Linux學習筆記 之 Linux軟件的安裝與卸載

Linux軟件的安裝與卸載 參考:http://www.cnblogs.com/jyginger/archive/2010/07/25/1784599.html#anchor0 http://www.cnblogs.com/xwdream

原创 ubuntu C++ 編碼調試相關

g++ -g爲了調試用的 加個-g 是爲了gdb 調試用 g++   -I  尋找頭文件選項  (linux默認路徑:頭文件在/usr/inclu

原创 linux Anaconda2 ImportError: No module named google.protobuf

參考:http://stackoverflow.com/questions/37666241/importing-caffe-results-in-importerror-no-module-named-google-protobuf-i

原创 純備忘 caffe依賴包安裝

純備忘。 每次重裝ubuntu都得輸這一大段,這裏記好下次直接複製~ sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev lib

原创 ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn6+tensorflow安裝

最開始的兩天直接在官網下的cuda9.0,也沒在意,就安裝了,覺得最新的肯定是最好的嘛,但後來裝tensorflow到最後一步的時候總是出錯,主要報找不到libcusolver.so.8.0,再百度才意識到目前tensorflow還不支持

原创 Spyder is already running. If you want to open a new instance, please pass to it the --new-instance

參考https://github.com/spyder-ide/spyder/issues/3005 rm /home/your_usr_name/.config/spyder/spyder.lock, 就好了

原创 spyder python 分塊運行 run cell

#%%分割cell CTRL + enter 執行當前cell shift+enter 運行當前cell並將光標移到下一個cell

原创 電腦開機出現GNU GRUB Minimal BASH-like line editing is supported

如果是在安裝windows和Ubuntu雙系統並且刪除ubuntu系統後出現這個錯誤,那有可能是和我一樣的情況: windows所安裝在的SSD是MBR引導分區,所以另外安裝ubutnu系統時還要自己分區,如果把引導分區選在SSD上,那

原创 Linux eclipse coding and debug caffe

習慣了VS編程的同學轉到linux下編程和調試都不太方便呢,大神們都用vim和gdb,而我還是選擇折騰半天用ide來coding和debug… 最近用eclipse看Caffe代碼,確實覺得看源碼的話還是用ide方便點,想查看某個變量的

原创 Caffe 遇到過的問題

2017.01.09 make -j 命令導致系統奔潰,大概已經編譯完了,不過就是卡在那個終端不退出,鼠標鍵盤任何輸入都沒有反應,很奇怪,前兩天還沒有這種情況的。。目前原因不明,不過在多次嘗試後,使用 make -j4 或

原创 Ufldl Exercise:Softmax Regression Softmax迴歸練習

今天學習了Ufldl上的Softmax迴歸,最後按照步驟完成了Exercise,教程很好,學到了很多,謝謝Ng…這裏貼上代碼作爲記錄。 softmaxCost.m function [cost, grad] = softmaxCost(t

原创 Ufldl Exercise:Self-Taught Learning

將稀疏自編碼器與softmax迴歸結合起來,形成一個簡單的三層網絡,數據還是mnist,即第一層爲28*28個神經元的輸入層,中間一個200個神經元的隱藏層,後面再跟一個softmax的5分類loss層。 首先用稀疏自編碼的方法無監督訓