我有一个训练/测试数据，其中包含120000个输入x，y和标签l，使得
<pre><code>if(x>100 && y>100) l =
我已使用以下命令在Python 3.5 anaconda环境中安装了caffe：
<code>conda install -c anaconda caffe-gpu</code>。该计算机
问题描述
<hr />
我正在跟踪<a href="https://github.com/onnx/onnx-docker/blob/master/onnx-ecosystem/converter_scripts/caffe
<pre><code>net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model)
detections = net.forward()
</code></pre>
检测将具有形状为（1、1、20
我想将数据从<code>boost::shared_ptr<caffe::Blob<float>></code>分配给<code>cv::Mat</code>
<a href="https://d
我正在尝试使用带有两个GPU的Caffe训练CNN。
<a href="https://i.stack.imgur.com/pXA9g.png" rel="nofollow noreferrer">enter im
我有一组60000个火车和10000个测试图像（227x227）。图像要么是全黑（标签1），要么是黑色，中间有白色
我在Ubuntu 16中使用Python 3.6和CUDA11。我遵循了在<a href="http://tutorial.caffe.berkeleyvision.org/installation.html" rel="no
我正在尝试在具有CUDA 11的Ubuntu 16上安装Caffe
我尝试了以下所有方法进行编译：
<pre><code>cp Makefil
我正在使用Ubuntu 16，Python 3，CUDA 10.1和Tensorflow 2.3。我在Caffe github存储库上使用了git clone，然后做了
<p
我创建了图像和xml标签文件的数据集，其中图像的原始大小和分辨率比网络要处理的分辨率高得多。 （2
嘿，我成功地为nvidia jetson tx2构建了caffe模块。但是当我<code>import caffe</code>时，python抛出<code> no module name
每个人
我尝试这样做：
<pre><code>import torch
import caffemodel2pytorch
model = caffemodel2pytorch.Net(
prototxt =
我需要一些从源头制作咖啡的帮助。
我直接在Ubuntu 18.04 LTS部分上构建了指向<a href="http://caffe.berkeleyvision
我仅使用“ CPU”支持构建了“ caffe”，没有GPU-；在大约100mb的数据集上运行Alexnet会消耗很大一部分内存
我正在尝试使用Nvidia DIGITS训练HED网络（在这里找到：<a href="https://github.com/s9xie/hed" rel="nofollow noreferrer">ht
我正在微调预训练的Caffe模型。由于某种原因，测试迭代总是返回loss = 0和top-1作为-nan。损失和top-1的训
<a href="https://i.stack.imgur.com/HMEXL.jpg" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/HMEXL.jpg" alt="enter image
我正在基于以下caffe模型编写pytorch模型。您知道如何在pytorch中编写重量填充物和偏斜填充物吗？
<pre>
我正在努力在Windows 10的Anaconda上安装和导入Caffe。我真的不知道为什么这么著名的深度学习软件包很难安
