MxNet与Caffe模型之间转换的桥梁-Onnx
MxNet模型导出ONNX模型Open Neural Network Exchange (ONNX)为AI模型提供了一种开源的数据模型格式。它定义了一个可扩展的计算图模型，以及内置运算符和标准数据类型的定义。它可以作为各种AI模型之间进行转换的媒介，例如，市面上没有现成的Caffe模型到MxNet模型的转换工具，我们可以借助于ONNX，首先将Caffe转换为Onnx，然后再将Onnx转换为MxN....
Caffe深度学习计算框架
Caffe | Deep Learning Framework是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的 Yangqing Jia，目前在Google工作。Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口；可以在CPU和GPU直接无缝切换： 1 Caffe::set_mode(Caffe::GPU); Caffe的优势 上...
[caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读
在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军。要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用，就逃不开研究alexnet。这是CNN在图像分类上的经典模型（DL火起来之后）。 在DL开源实现caffe的model例子中。它也给出了alexnet的复现。详细网络配置文件例如以下https://github.com/BVLC/caf....
Caffe作者贾扬清，教你如何打造优秀的深度学习架构
雷锋网按：本文作者贾扬清，拥有加州大学伯克利分校计算机科学博士学位、清华大学硕士学位和学士学位，曾于新加坡国立大学、微软亚洲研究院、NEC美国实验室、Google Brain工作，现任Facebook研究科学家，负责前沿AI平台的开发以及前沿的深度学习研究。 在伯克利期间开发了深度学习框架Caffe，在Google期间参与了ImgeNet2014比赛、TensorFlow平台的开发、基于深度学.....
从Caffe开始深度学习实战，徒手hack代码乐趣更多
阿里云工程师卜居接受CSDN记者专访，介绍了他在深度学习领域的实践经验和成长心得，以及完成Caffe著作背后的原因和故事。 从Geoffrey Hinton 2006年的论文算起，这一波深度学习（DL）浪潮才10年，而如果只算国内，深度学习的流行也不过5年，尽管如此，深度学习现在已经扎根中国互联网，成为BAT、京东、360、今日头条等公司的基础技术和战略技术，与之伴随的，则是深度学习技术人员的快....
DL框架之Caffe：深度学习框架之Caffe的简介、安装、使用方法详细攻略
Caffe的简介 全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding。是一种常用的深度学习框架，在视频、图像处理方面应用较多。Caffe是一个深度学习框架，具有表达、速度和模块化的思想。它是由伯克利AI研究（BAIR）和社区贡献者开发的。Yangqing Jia在加州大学伯克利分校博士期间创建了这个项目。 &am...
Caffe：一个深度学习框架 [转]
Caffe是一个深度学习框架，具有表达力强、速度快和模块化的思想，由伯克利视觉学习中心（BVLC）和社区贡献者开发。Yangqing Jia在加州大学伯克利分校攻读博士期间创建了这个项目。 Caffe 为什么选择Caffe？ 富有表现力的架构鼓励应用和创新。使用Caffe，可以在配置中定义模型和优化，不需要硬编码。通过设置一个GPU机器训练标记在CPU和GPU之间转换，接着调配...
TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等其他深度学习框架的对比
Google 近日发布了 TensorFlow 1.0 候选版，这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自 TensorFlow 于 2015 年底正式开源，距今已有一年多，这期间 TensorFlow 不断给人以惊喜。在这一年多时间，TensorFlow 已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。 主流深度学习框架对比 深度学习研究的热潮持续高涨，各种开源深度学....
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