Caffe chainer에서 caffemodel을 사용해보기 향후 여러가지 모델을 Fine-tuning 하는 것을 생각해, chainer에서도 그 기술을 익히고 싶다. 이번에는 caffe model을 읽고 추론만 한다. 참고로 한 사이트는 이쪽 OS:Ubuntu14.04 GPU:GTX1070 CUDA:8.0 RC cuDNN:5.1 python2.7.6 이번 사용하는 모델은 GoogLeNet. 여기에서 다운로드. 이미지를 입력에 적합한 numpy 배열로... python2.7우분투14.04CaffeChainer Windows 10의 Ubuntu에 Caffe를 배치하고 Single Shot MultiBox Detector 실행 예전에는 Ubuntu on Windows 10에서 카페가 LMDB의 동작에 문제가 있었지만 지금은 동작의 상태인 것 같다.저는 버클리 대학의 카페입니다. Intel은 자체 CPU에서 빠른 컴퓨팅을 위한 컴파일러 및 소프트웨어 라이브러리를 판매합니다.여기서 Math Kernel Library(MKL)가 시작되었습니다.또한 딥러닝 라이브러리로서 MKL-DNN도 개원 방식으로 제공된다.KL-DNN... 기계 학습DeepLearningBashOnUbuntuOnWindowsCaffe [Pytorch]: 네트워크 레이어 사용자 정의 forward () 네트워크 층의 계산 조작은 당신의 필요에 따라 파라미터를 설정할 수 있습니다.backward () 계단식 계산 작업. 몇 개의 입력이 있으면 해당 입력의 사다리 출력, 즉grad_input. 권한 값의 사다리는 반드시 되돌아와야 한다. 되돌아오는 순서는 입력과 일치해야 한다. 즉grad_input_n、···、grad_input_n,grad_weight 및grad_bias.... Caffe Caffe 도면층 유형 Caffe에서 네트워크를 정의할 때 어떤 레이어가 준비되어 있는지 알아야 합니다. (없으면 해야 한다) 우선, 직접과 무관하게 각 층이 공통적으로 통하는 매개 변수는 다음과 같다. ※ 여기 변수 이름 레이어 이름 type 레이어 유형 (다음 표의 "type"지정) 기본 블로그 이름 상위 블로그 이름 필요한 상단 천의 권한 중량을 지정합니다. 층마다 상단 천의 기본값을 지정합니다. (일반적으로... DeepLearningCaffe 초보자를 위한 Caffe Model Zoo [나이와 성별의 분류] anaconda 환경에서caffe를 이동하고 싶지만 Makefile.config를 변경해도 제대로 작동하지 않습니다.버전 관리를 사용하지 않는 환경에서의 구축 절차를 잠시 기록합니다. 만약 틀렸다면 저에게 연락 주셨으면 좋겠어요. 일반 의존 관계 14.04 추가 버전 다른 운영 체제의 경우 Makefile.config make clean make-j4all 생성기 - 응용 프로그램을 만들 때... PythonDeepLearningCaffe Windows Caffe로 세밀하게 조화된 이야기 Deep Learning을 시작으로 학습/인식이 가능해지고 앞으로 반드시 노력해야 할 것은 인식률의 향상이다. 그래서 정교하고 조화로운 이야기. 이미 배운 모형을 사용해 똑똑해지는 구조. 처음부터 배우는 것보다 편하고 인식률이 좋아서 좋아요. 하지만 자신이 식별하고 싶은 것과 일치하는 학습 완료 모델을 찾아야 한다. 신경 네트워크에서 신경원의 권중과 한도값은 처음에 초기값으로 설정되어 역방향... DeepLearningFineTuningWindowsCaffe Caffe를 설치하고 예제를 이동할 때까지 이미지 인식에 공인된 라이브러리 카페를 사용하고 싶습니다. 우리는 예시 (mnist) 를 설치하고 이동하기 전의 절차를 총결하였다. 설치 환경은 다음과 같습니다. OS: Ubuntu 16.04.1 LTS GPU 드라이브: NVIDIA367.57 필요한 라이브러리 세트를 설치합니다. git에서 Caffe 소스를 다운로드합니다. 먼저 컴파일을 위한 생성 파일을 만듭니다. caffe/ 만약 계속 ... PythonDeepLearningCaffeUbuntu Caffe의 일반적인 오류 및 해결 방법 1:/usr/bin/ld: cannot find -lopencv_imgcodecs /usr/bin/ld: cannot find -lopencv_videoio collect2: error: ld returned 1 exit status Makefile:566: recipe for target ‘.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3’ failed make: *... Caffe딥러닝 프레임워크 편 deepdream을 가동해 보세요. 시운전 , . 환경은 OS X10.10.4, iMac(27-inch, Late 2012), NVIDIA GeForce GTX675MX1024MB입니다. 참고로 삼다. CUDA 최신판 7 은 strongly suggested 입니다. 카페는 Anaconda의 Python이 좋다고 하니 네가 가라. (brew는 uninstall이나 unlink, 있다면) 그리고 필요한 포장은 brew입니다. b... DeepLearningdeepdreamCaffePython 카페 훈련 문제 총결산 1、Check failed: datum_channels > 0 (0 vs. train.prototxt에서 Data type Annotated Data와 Data 호환,changing data type from "Annotated Data"to 2、Check failed: shape[i] <= 0x7fffffff/count_ (2688 vs. 344) blob size exceeds INT_M... Caffe심도 있는 학습 Caffe crop crop_size: 600 crop_size: 600 카페에서 crop 을 정의했다면size, 그럼train에서crop보다 크게크기의 그림은 무작위로 편집되며 테스트에서 중간 부분만 캡처합니다 (자세한 내용은/caffe/src/caffe/data transformer.cpp 참조): h_off = Rand(datum_height - crop_size + 1); w_off = Rand(datu... Caffe Google Colaboratory에서 Caffe 모델을 이동하여 세계 슈퍼모델의 나이와 성별을 예측합니다 Google Colaboratory에서 오픈 소스의 딥러닝 라이브러리 Caffe를 이동해 보았습니다. Google Colab에 Caffe가 없는 것 같으므로 아래 방법으로 설치합니다. 계산된 Caffe 모델을 선택할 때 자세히 설명된 AgeGenderDeep Learning을 선택합니다.Google Colaboratory에서 git clone 사진 속 인물의 나이와 성별을 예측하는 모델이다.... CaffePython caffe.NetSpec 전언 caffe NetSpec 클래스 본문 caffe.NetSpec은 caffe/net 에 정의됨spec.py의 클래스 코드는 다음과 같습니다. 코드에서 설명: NetSpec은 Tops(직접 값을 속성으로 부여할 수 있음)를 포함하는 집합입니다.NetSpec을 호출합니다.to_proto는 모든 층 (layers) 을 포함하는 네트워크 파라미터를 만듭니다. 이 층 (layers) 은 값을 부여... Caffecaffe 카페 모형의 이동 학습을 해보도록 하겠습니다. 라벨은 인공지능으로 표시된 것이다.인간이 표시한 데이터에 따르면 허용도가 높고,'선글라스 낀 고양이','애니메이션 고양이'도 고양이로 표시하기 때문에fine tuning은 적합하지 않으니 포기하자. images.csv의 내용은 다음과 같습니다. annotations-machine.csv 행마다 이미지 ID와 해당 이미지 태그가 있습니다.안은 이런 모양입니다.Open Images Dataset... CaffeTransferLearning 카페 모형의 이동 학습을 해보도록 하겠습니다. CaffeTransferLearning DetectNet을 multi class로 학습합니다. 예를 들어 얼굴을 각각 검출하려는classes={tanaka,nakajima,takahashi},classes={face}에서 한 번 배운 후에classe={tanaka,nakajima,takahashi}로fine tuning을 진행한다. 이런 식으로 준비하세요.txt 등의 내용은 공식이다 이 단계에서 txt의 내용은 단지 한 단계이다. 즉, 이런 형식을 이루다. 데이터 세트 만들기 sele... DigitsCaffe 딥러닝 프레임워크 카페 초보자의 시험 보고서 4 와 같이 Caffe가 설치되어 있습니다. 부수적인 샘플은 그렇게 움직이는 것 같다.하지만 이렇게 하면 외로울 수 있기 때문에 제가 직접 만든 데이터로 동작을 확인했습니다. 대량의 데이터를 준비할 여력이 없기 때문에 동작 확인 수준은 정말 간단하다. 테스트 데이터 준비된 데이터는 아래 0~9 숫자의 JPEG 파일뿐입니다. # 그 외에도 비슷한 것을 했지만 동작을 확인할 수 없었다. Caff... Caffe BVLC/caffe의 윈도우즈 지점을 사용하여cifar10에 설치된 동작 확인까지(CPU 버전) BVLC/caffe의 윈도우즈 지점의 원본 코드를 사용하여 카페의 설치에서cifar10까지의 학습과 분류를 시도합니다.환경을 구축할 때'왜 그 작업이 필요한지'를 이해하지 못하는 부분이 많은데 이런 점은 적절히 통과된 것(실제로 제대로 돌아가는 YO를 장담할 수 없다는 뜻)이다. 샘플 데이터(cifar10)를 사용하여 학습 빌딩 자체는 카페/windows/카페입니다.sln만 켜서 Visual... Caffe (Caffe, LeNet) 가중치 업데이트 (7) Solver:: ApplyUpdate () 함수 에서 역방향 전파 단계 에 따라 계 산 된 loss 가 네트워크 가중치 에 대한 편향 에 따라 설정 한 학습 전략 을 사용 하여 네트워크 가중치 를 업데이트 하여 이번 학습 을 완성 합 니 다. 그 중에서 X (i) 는 입력 견본 입 니 다.fW 는 특정한 견본 의 손실 함수 이다.N 은 mini - batch 의 견본 수량 입 니 다.r (W... CaffeLeNet
chainer에서 caffemodel을 사용해보기 향후 여러가지 모델을 Fine-tuning 하는 것을 생각해, chainer에서도 그 기술을 익히고 싶다. 이번에는 caffe model을 읽고 추론만 한다. 참고로 한 사이트는 이쪽 OS:Ubuntu14.04 GPU:GTX1070 CUDA:8.0 RC cuDNN:5.1 python2.7.6 이번 사용하는 모델은 GoogLeNet. 여기에서 다운로드. 이미지를 입력에 적합한 numpy 배열로... python2.7우분투14.04CaffeChainer Windows 10의 Ubuntu에 Caffe를 배치하고 Single Shot MultiBox Detector 실행 예전에는 Ubuntu on Windows 10에서 카페가 LMDB의 동작에 문제가 있었지만 지금은 동작의 상태인 것 같다.저는 버클리 대학의 카페입니다. Intel은 자체 CPU에서 빠른 컴퓨팅을 위한 컴파일러 및 소프트웨어 라이브러리를 판매합니다.여기서 Math Kernel Library(MKL)가 시작되었습니다.또한 딥러닝 라이브러리로서 MKL-DNN도 개원 방식으로 제공된다.KL-DNN... 기계 학습DeepLearningBashOnUbuntuOnWindowsCaffe [Pytorch]: 네트워크 레이어 사용자 정의 forward () 네트워크 층의 계산 조작은 당신의 필요에 따라 파라미터를 설정할 수 있습니다.backward () 계단식 계산 작업. 몇 개의 입력이 있으면 해당 입력의 사다리 출력, 즉grad_input. 권한 값의 사다리는 반드시 되돌아와야 한다. 되돌아오는 순서는 입력과 일치해야 한다. 즉grad_input_n、···、grad_input_n,grad_weight 및grad_bias.... Caffe Caffe 도면층 유형 Caffe에서 네트워크를 정의할 때 어떤 레이어가 준비되어 있는지 알아야 합니다. (없으면 해야 한다) 우선, 직접과 무관하게 각 층이 공통적으로 통하는 매개 변수는 다음과 같다. ※ 여기 변수 이름 레이어 이름 type 레이어 유형 (다음 표의 "type"지정) 기본 블로그 이름 상위 블로그 이름 필요한 상단 천의 권한 중량을 지정합니다. 층마다 상단 천의 기본값을 지정합니다. (일반적으로... DeepLearningCaffe 초보자를 위한 Caffe Model Zoo [나이와 성별의 분류] anaconda 환경에서caffe를 이동하고 싶지만 Makefile.config를 변경해도 제대로 작동하지 않습니다.버전 관리를 사용하지 않는 환경에서의 구축 절차를 잠시 기록합니다. 만약 틀렸다면 저에게 연락 주셨으면 좋겠어요. 일반 의존 관계 14.04 추가 버전 다른 운영 체제의 경우 Makefile.config make clean make-j4all 생성기 - 응용 프로그램을 만들 때... PythonDeepLearningCaffe Windows Caffe로 세밀하게 조화된 이야기 Deep Learning을 시작으로 학습/인식이 가능해지고 앞으로 반드시 노력해야 할 것은 인식률의 향상이다. 그래서 정교하고 조화로운 이야기. 이미 배운 모형을 사용해 똑똑해지는 구조. 처음부터 배우는 것보다 편하고 인식률이 좋아서 좋아요. 하지만 자신이 식별하고 싶은 것과 일치하는 학습 완료 모델을 찾아야 한다. 신경 네트워크에서 신경원의 권중과 한도값은 처음에 초기값으로 설정되어 역방향... DeepLearningFineTuningWindowsCaffe Caffe를 설치하고 예제를 이동할 때까지 이미지 인식에 공인된 라이브러리 카페를 사용하고 싶습니다. 우리는 예시 (mnist) 를 설치하고 이동하기 전의 절차를 총결하였다. 설치 환경은 다음과 같습니다. OS: Ubuntu 16.04.1 LTS GPU 드라이브: NVIDIA367.57 필요한 라이브러리 세트를 설치합니다. git에서 Caffe 소스를 다운로드합니다. 먼저 컴파일을 위한 생성 파일을 만듭니다. caffe/ 만약 계속 ... PythonDeepLearningCaffeUbuntu Caffe의 일반적인 오류 및 해결 방법 1:/usr/bin/ld: cannot find -lopencv_imgcodecs /usr/bin/ld: cannot find -lopencv_videoio collect2: error: ld returned 1 exit status Makefile:566: recipe for target ‘.build_release/lib/libcaffe.so.1.0.0-rc3’ failed make: *... Caffe딥러닝 프레임워크 편 deepdream을 가동해 보세요. 시운전 , . 환경은 OS X10.10.4, iMac(27-inch, Late 2012), NVIDIA GeForce GTX675MX1024MB입니다. 참고로 삼다. CUDA 최신판 7 은 strongly suggested 입니다. 카페는 Anaconda의 Python이 좋다고 하니 네가 가라. (brew는 uninstall이나 unlink, 있다면) 그리고 필요한 포장은 brew입니다. b... DeepLearningdeepdreamCaffePython 카페 훈련 문제 총결산 1、Check failed: datum_channels > 0 (0 vs. train.prototxt에서 Data type Annotated Data와 Data 호환,changing data type from "Annotated Data"to 2、Check failed: shape[i] <= 0x7fffffff/count_ (2688 vs. 344) blob size exceeds INT_M... Caffe심도 있는 학습 Caffe crop crop_size: 600 crop_size: 600 카페에서 crop 을 정의했다면size, 그럼train에서crop보다 크게크기의 그림은 무작위로 편집되며 테스트에서 중간 부분만 캡처합니다 (자세한 내용은/caffe/src/caffe/data transformer.cpp 참조): h_off = Rand(datum_height - crop_size + 1); w_off = Rand(datu... Caffe Google Colaboratory에서 Caffe 모델을 이동하여 세계 슈퍼모델의 나이와 성별을 예측합니다 Google Colaboratory에서 오픈 소스의 딥러닝 라이브러리 Caffe를 이동해 보았습니다. Google Colab에 Caffe가 없는 것 같으므로 아래 방법으로 설치합니다. 계산된 Caffe 모델을 선택할 때 자세히 설명된 AgeGenderDeep Learning을 선택합니다.Google Colaboratory에서 git clone 사진 속 인물의 나이와 성별을 예측하는 모델이다.... CaffePython caffe.NetSpec 전언 caffe NetSpec 클래스 본문 caffe.NetSpec은 caffe/net 에 정의됨spec.py의 클래스 코드는 다음과 같습니다. 코드에서 설명: NetSpec은 Tops(직접 값을 속성으로 부여할 수 있음)를 포함하는 집합입니다.NetSpec을 호출합니다.to_proto는 모든 층 (layers) 을 포함하는 네트워크 파라미터를 만듭니다. 이 층 (layers) 은 값을 부여... Caffecaffe 카페 모형의 이동 학습을 해보도록 하겠습니다. 라벨은 인공지능으로 표시된 것이다.인간이 표시한 데이터에 따르면 허용도가 높고,'선글라스 낀 고양이','애니메이션 고양이'도 고양이로 표시하기 때문에fine tuning은 적합하지 않으니 포기하자. images.csv의 내용은 다음과 같습니다. annotations-machine.csv 행마다 이미지 ID와 해당 이미지 태그가 있습니다.안은 이런 모양입니다.Open Images Dataset... CaffeTransferLearning 카페 모형의 이동 학습을 해보도록 하겠습니다. CaffeTransferLearning DetectNet을 multi class로 학습합니다. 예를 들어 얼굴을 각각 검출하려는classes={tanaka,nakajima,takahashi},classes={face}에서 한 번 배운 후에classe={tanaka,nakajima,takahashi}로fine tuning을 진행한다. 이런 식으로 준비하세요.txt 등의 내용은 공식이다 이 단계에서 txt의 내용은 단지 한 단계이다. 즉, 이런 형식을 이루다. 데이터 세트 만들기 sele... DigitsCaffe 딥러닝 프레임워크 카페 초보자의 시험 보고서 4 와 같이 Caffe가 설치되어 있습니다. 부수적인 샘플은 그렇게 움직이는 것 같다.하지만 이렇게 하면 외로울 수 있기 때문에 제가 직접 만든 데이터로 동작을 확인했습니다. 대량의 데이터를 준비할 여력이 없기 때문에 동작 확인 수준은 정말 간단하다. 테스트 데이터 준비된 데이터는 아래 0~9 숫자의 JPEG 파일뿐입니다. # 그 외에도 비슷한 것을 했지만 동작을 확인할 수 없었다. Caff... Caffe BVLC/caffe의 윈도우즈 지점을 사용하여cifar10에 설치된 동작 확인까지(CPU 버전) BVLC/caffe의 윈도우즈 지점의 원본 코드를 사용하여 카페의 설치에서cifar10까지의 학습과 분류를 시도합니다.환경을 구축할 때'왜 그 작업이 필요한지'를 이해하지 못하는 부분이 많은데 이런 점은 적절히 통과된 것(실제로 제대로 돌아가는 YO를 장담할 수 없다는 뜻)이다. 샘플 데이터(cifar10)를 사용하여 학습 빌딩 자체는 카페/windows/카페입니다.sln만 켜서 Visual... Caffe (Caffe, LeNet) 가중치 업데이트 (7) Solver:: ApplyUpdate () 함수 에서 역방향 전파 단계 에 따라 계 산 된 loss 가 네트워크 가중치 에 대한 편향 에 따라 설정 한 학습 전략 을 사용 하여 네트워크 가중치 를 업데이트 하여 이번 학습 을 완성 합 니 다. 그 중에서 X (i) 는 입력 견본 입 니 다.fW 는 특정한 견본 의 손실 함수 이다.N 은 mini - batch 의 견본 수량 입 니 다.r (W... CaffeLeNet