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- 2022-02-09 16:54回答 1 已采纳 忘记在哪里看到了，好像是要自定义这个最大池化层，不能用torch带的，就可以转出来了
- 2017-11-20 02:55回答 2 已采纳 1、数据量太小，基本上没有进行训练 2、代码中accuracy计算公式有问题 可以观看一下loss有没有变化
- 2022-04-14 16:18回答 11 已采纳 你这pth只存了模型权重，没给网络结构怎么转。。。或者给出你的模型开源链接也行。pytorch转caffe很多坑，比较好的方法是楼上的先转onnx再转caffe，但是转onnx也坑，看你的网络能不能支
- 2018-11-20 19:14珞喻小森林的博客 学习卷积神经网络，首先需要理解卷积的概念，二维离散卷积的概念，以及卷积核在...caffe中，默认的矩阵计算实现都是基于矩阵乘法的。 就是把卷积核在图像中的滑动通过矩阵每一行元素位置的移动来实现的。 深度神...
- 2018-10-30 03:34回答 2 已采纳 目测conv1_1的维度搞错了，一个是64 3 3 3，一个是64 4 3 3，要看你的代码，把多余的数据维度用切片切掉，或者把模型中conv1_1的维度补齐
- 2019-02-27 14:28回答 1 已采纳 ``` syncedmem.cpp:51 CaffeMallocHost(&cpu_ptr_, size_, &cpu_malloc_use_cuda_); ``` 从报错的代码点来看
- 2017-03-25 12:46回答 2 已采纳 已经解决了,是.prototxt文件中设置了保存路径...
- 2019-07-31 22:52维杰太保齐肯的博客 LeNet作为入门级caffe网络模型，是用来识别手写数字的最经典的卷积神经网络，Yann LeCun于1998年设计提出，手写数字识别系统LeNet-5在20世纪90年代广泛应用于银行手写数字识别。 1.模型简介 如图所示，LeNet-5...
- 2021-10-13 01:16回答 1 已采纳 这里有一现成的参考 本文参考 http://ouxinyu.github.io/Blogs/20151108001.html http:/
- 2017-06-14 12:07回答 1 已采纳 http://www.cnblogs.com/njust-ycc/p/5776286.html
- 2021-10-10 15:45回答 1 已采纳 升吧，网上一搜一大堆
- 2018-05-16 18:37yue_xingyu的博客 LeNet是一个用来识别手写数字的最经典的卷积神经网络...模型理解：第一层：输入层图像大小是32*32（Caffe中Mnist数据库为28*28）。第二层：C1层是卷积层，卷积核大小为5*5，总共有6个卷积核，通过卷积操作得到6个特...
- 2017-12-12 05:48回答 2 已采纳 很明显是你的gflags没有装好，建议你通过下载源码编译安装，这样出错概率小一些。不要用apt-get安装caffe的一些依赖库。 安装指导见： https://github.com/gflags
- 2021-05-13 21:24保瓶儿的博客 参考：https://www.cnblogs.com/denny402/p/5076285.html首先编译：make -j8make pycaffe... 等价于 -solver ....########################## -solver：必选参数 ###################set -e./build/tools/caffe trai...
- 2018-07-09 11:11schhh_1983的博客 在这里记录下自己学习训练和测试模型的过程，可以说相关知识是完全来自参考博文，只是记录一下自己实践中的问题和感悟。 一、数据准备官网提供的mnist数据并不是图片，但我们以后做的实际项目多数可能是图片。因此...
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