提到「深度學習庫」就不可能不說到caffe。事實上，自從你開啟這個頁面學習深度學習庫，我就敢打保票你肯定聽說caffe。
那麼，究竟caffe是什麼呢？
caffe是由berkeley vision and learning center（bvlc）建立的深度學習框架。它是模組化的，速度極快。而且被應用於學術界和產業界的start-of-the-art應用程式中。
事實上，如果你去翻閱最新的深度學習出版物（也提供源**），你就很可能會在它們相關的github庫中找到caffe模型。
雖然caffe本身並不是乙個python庫，但它提供繫結到python上的程式語言。我們通常在新領域開拓網路的時候使用這些繫結。
我把caffe放在這個列表的原因是它幾乎被應用在各個方面。你可以在乙個空白文件裡定義你的模型架構和解決方案，建立乙個json檔案型別的.prototxt配置檔案。caffe二進位制檔案提取這些.prototxt檔案並培訓你的網路。caffe完成培訓之後，你可以把你的網路和經過分類的新影象通過caffe二進位制檔案，更好的就直接通過python或matlab的api。
主要的原因是，在.prototxt檔案內部構建架構可能會變得相當乏味和無聊。更重要的是， caffe不能用程式設計方式調整超引數！由於這兩個原因，在基於python的api中我傾向於對允許我實現終端到終端聯播網的庫傾斜（包括交叉驗證和調整超引數）。
深度學習caffe搭建
經過乙個月的時間，從開始接觸深度學習到環境搭建終於成功了！發表第一篇部落格 慶祝一下 按照21天實戰caffe 進行架構搭建出現的錯誤大致的解決辦法，ubuntu用的是14.04 按照裡面第三天的要求進行操作 後來到第五天發現這些依賴包沒什麼用 直接到第5天 protobuffer 出現錯誤 caf...
深度學習 caffe入門學習
目錄下有個caffe.exe net examples mnist lenet train test.prototxt 定義網路結構檔案，也就是我們上一步編寫的檔案 test iter 100 test interval 500 每隔500次用測試資料，做一次驗證 base lr 0.01 學習率 ...
Caffe深度學習操作流程
caffe模型訓練流程 準備訓練集與測試集，把相應的放在對應的目錄下。如 訓練目錄 e data train 測試目錄 e data test 同時編寫相應的指令碼檔案存放所對應的列表清單，即train.txt和test.txt 列表清單中與對應的進行一一對應 step2 轉換為對應的lmdb資料格...