Caffe | Installation: OS X
OS X Installation We highly recommend using the Homebrew package manager. Ideally you could start from a clean /usr/local to avoid conflicts. In the following, we assume that you’re using Anaconda Python and Homebrew. CUDA: Install via the NVIDIA package that includes both CUDA and the bundled driver. CUDA 7 is strongly suggested. Older CUDA require libstdc++ while clang++ is the default compiler
Caffe のモデル配布に関して訳してみた
OpenCV、機械学習、はやりのDeep learningの環境構築の方法、サンプルの動かし方、ＡＰＩの使い方、Tipsなどをすぐに忘れてしまうので、備忘録として記録している。記憶がなくなるスピードが、早いのでメモしておかないと再現できなくなる確率が高まっている。 最近、再度HDDを飛ばしてしまい、過去の自分のページに再度助けられた。 また、DNNモジュールを触る機会が増えているので、C++からPyhonへと鞍替え中。 内容を気にいっていただければ、twitterで紹介願います。 オリジナルのドキュメントはここ Caffe Model Zoo 多くの人が、AlexNet-alikesのような単純な回帰から、音声アプリケーションへの画像の類似性のためのSiameseネットワークまで、Caffeを異なる構成のモデル学習に使用し、異なる課題に適用した。これらのモデルの共有の摩擦を少なくするため、
Caffe | Model Zoo
Caffe Model Zoo Lots of researchers and engineers have made Caffe models for different tasks with all kinds of architectures and data: check out the model zoo! These models are learned and applied for problems ranging from simple regression, to large-scale visual classification, to Siamese networks for image similarity, to speech and robotics applications. To help share these models, we introduce
CaffeでDeep Learning つまずきやすいところを中心に - Qiita
はじめに 近年Deep Learningへの注目が高まっていますが、多くの場合膨大なデータを必要とすること、学習にはGPU計算環境が必要であったりなど、独特の敷居の高さがあります。この記事では、この敷居を大きく下げるであろうCaffeについて紹介します。ただ、Caffeを紹介する記事はすでに良いものがたくさんあり、そもそも公式documentがかなり充実しているので、今回は躓きやすい部分や他の記事があまり触れていない部分を中心に紹介していきます。 Caffeって何？ CaffeはDeep Learningのフレームワークの一つです。Deep Learningは一般に実装が難しいとされていますが、フレームワークを使えばかなり手軽に扱うことができます。 代表的なフレームワークには、 Caffe theano/Pylearn2 Cuda-convnet2 Torch7 などがあります。この中でも
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https://on-demand.gputechconf.com/gtc/2015/webinar/deep-learning-course/getting-started-with-caffe.pdf
DeepDreamを試してみた
Model Zoo
