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caffe 训练源码分析

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如何用python调用训练 OK caffe将CAFFE定义为caffe按照目录执行，caffe的核心代码在$ CAFFE/SRC/-1中 。这个错误有什么问题？1.问题可以在caffe编译成功后在Python环境下使用 。

1、MNN 源码阅读--Tensor数据结构解析和运行示例tensor是一种数据结构，包含推理框架中的中间数据 。常用的相关函数如下:第一个参数是张量的维数信息，第二个参数是是否指定一个数据指针 ， 第三个参数是数据在内存中的排列信息 。如果是CAFFE，证明是NCHW型 ， 如果是TENSORFLOW，证明是NHWC型 。默认类型是TENSORFLOW，这里经常会有一些坑 。举个例子，当你最终想得到一个131024*1024的数据时，如果不指定CAFFE类型的数据排列，而是使用默认的case (TENSORFLOW)，那么读取的数据通道维度就会在最后 。

2、新手试运行了一个 caffe的Python代码,出现这个错误是怎么回事 1 。成功编译caffe后，就可以在Python环境下使用caffe了 。在Ubuntu环境下，打开python解释器，输入import caffe，出现以下错误> > Importcaffetrace back(most eventcalllast):>，第1行，Inimoporterror:nomodulenamecaffe2 。解决问题的基本思路是将caffe中的python导入到解释器中 。3.解决方案第一种方法:设置环境变量，最后输入:export python ~caffe/python # 。

3、如何利用 caffe自带的工具包绘制accuracy/loss曲线需要的文件在caffe/tools/extra/plot _ training _ log.py.examplecaffe/tools/extra/parse _ log . sh和caffe中 。extract_seconds.py文件(如果不是在当前目录下执行，记得全部复制)执行命令Python plot _ training _ log 。Py0save.pngmy.log0作为绘图类型，会有使用提示或者勾选源码来绘制那种绘图 。训练的精度已经过测试 ， 使用方法: 。/plot _ training _ log . pychart _ type将CAFFE定义为caffe，并且caffe的核心代码都在$ Caffe/src//中 。主要有以下几个部分:net，blob，layer，solver.net.CPP: net定义了网络，整个网络有很多层 。net.cpp在训练中负责计算全网的正向和反向过程，即计算正向、反向时各层的梯度 。

/Image-5/Building Caffe环境4、如何在Win8下搭建 caffe环境,及完整的 caffe应用实例Windows8.1一、环境准备1 。Windows8.1系统2 。Visual Studio 2013旗舰版Visual Studio 2013旗舰版下载地址:Visual Studio 2013旗舰版更新5免费访问地址:2 。VisualStudio2013Ultimate终极安装教程(安装 注册)下载完成后，虽然下载的文件是ios格式 ， 但是我们可以使用解压工具解压打开 。

VS的旧版本和新版本可以共存，但是在安装过程中，必须先关闭VS的旧版本 。选择安装路径时，注意路径的预留空间，否则安装会失败，同意许可条款，进入下一步 。在这里，您可以检查您选择安装的可选功能，也可以默认选择所有功能 。将鼠标放在文本上，会弹出每个功能的详细描述 。选择常用功能，注意预留空间开始安装 。
【caffe 训练源码分析】不管Python，Java，C代码，我一般都是先打开SublimeText，修改代码再编译运行测试 。但是SublimeText的提示和跳转不够强大 ， 或者需要安装各种插件，对于大型C项目，我也是听从大牛的推荐 ， 使用QtCreator，临时体验很好 。BTW，一般见源码用得心应手的工具就行 ， 不要有工具之争 ， 大部分时间可能还是花在vim和bazel之类的命令上 。

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