原创 caffe之操蛋的create_imagenet

QAQ,鼓搗了三四天,反正我蠢我bb train0.JPEG 0 train1.JPEG 0 train2.JPEG 0 train3.JPEG 0 train4.JPEG 0 train5.JPEG 0 train6.JPEG 0 t

原创 caffe之classification.cpp & cmake

classification.cpp #include <caffe/caffe.hpp> #ifdef USE_OPENCV #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/hig

原创 matconvnet源代碼:skipForward

case 'conv' res(i+1).x = vl_nnconv(res(i).x, l.weights{1}, l.weights{2}, ... 'pad', l.pad, ... '

原创 matconvnet分步註釋(四)網絡設置

網絡設置:這東西好像很簡單,只需要注意網絡結構和網絡的學習率什麼的 function net =cnn_plate_init() rng('default'); rng(0) ;%隨機數設置 f=1/100 ; net.layers =

原创 caffe之blob_demo.cpp正常運行大法

聲明啊:我電腦名砸叫erkp,caffe放在caffe-master裏.各位自己改咯 寫個blob_demo.cpp如下: #include <vector> #include <iostream> #include <caffe/bl

原创 caffe之小小的CNN網絡跑起來

把前面做好的mdb跑起來,網絡嘛就是簡單的lenet_lr網絡.呼呼 網絡設置: name: "LeNet" layer { name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "la

原创 matconvnet分步註釋(三)運行matconvnet

運行matconvnet勒 function [net, info] = cnn_plate() %初始化神經網絡 run('C:\Users\TAT\Desktop\matconvnet-1.0-beta22\matlab\vl_set

原创 cuda,day-13,tensorcalc張量計算

//-------------------------- //Tensor calculate //-------------------------- #include "cuda_runtime.h" #include "device

原创 matconvnet源代碼backPropLim

case 'conv' [res(i).dzdx, dzdw{1}, dzdw{2}] = ... vl_nnconv(res(i).x, l.weights{1}, l.weights{2}, re

原创 matconvnet分步註釋(一)數據預處理

數據預處理 function imdb =cnn_plate_setup_data(datadir) inputSize =[20,20,1];%輸入設置 subdir=dir(datadir);%文件夾結構 imdb.images.da

原创 Cuda,多層感知機-cuda框架

#include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <iostream> #include <stdio.h> #include <vector

原创 matconvnet分步註釋(二)主程序

主程序:預測咯 clear;close all;clc; %訓練網絡 [net_bn, info_bn] = cnn_plate(); %設置驗證圖像 img=imread('C:\Users\TAT\Desktop\matconvnet

原创 cuda ,常量內存使用

<img src="data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAqUAAAG7CAYAAAD67OxEAAAgAElEQVR4Ae29TaxtZ3nnue7FBBxXTHCcuLkkWDQ

原创 CUDA,day-9,大規模矩陣乘法

#include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <iostream> #include <stdlib

原创 day-12,多層感知機-矩陣計算 <C版>

<pre name="code" class="csharp">#include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <iostream> #in