深度学习使用matlab需要配置caffe吗
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深度学习之caffe Matlab接口
caffe-Matlab接口(matcaffe)能够让你把caffe框架整合到你的matlab代码中。
1、构建MatCaffe 接口
使用make all matcaffe,如果成功,可以使用make mattest测试。
2、使用MatCaffe 。
在运用MatCaffe 创建net或者solver之前,必须先设置运行模式和设备:
使用cpu:
caffe.set_mode_cpu();
使用gpu和指定gpu_id:
caffe.set_mode_gpu();
caffe.set_device(gpu_id);3、创建网络并且访问它的layer层和blob数据
net=caffe.Net(model,weight,'test');创建网络并载入weights
或者可以这样定义:
net=caffe.Net(model,'test');%创建网络但不载入数据
net.copy_from(weights);%载入数据
4、访问数据并更改数据,这里我们一个例子为例,
假设我们要获取到blob的数据data,并将data*10再存回blob.我们可以这样做:
net.blobs('data').set_data(net.blobs('data').get_data()*10);
5、保存你要修改的网络:
net.save('my_net.caffemodel');
6、获取一个层layer的类型type:
layer_type=net.layers('convl').type;
caffe-Matlab接口(matcaffe)能够让你把caffe框架整合到你的matlab代码中。
1、构建MatCaffe 接口
使用make all matcaffe,如果成功,可以使用make mattest测试。
2、使用MatCaffe 。
在运用MatCaffe 创建net或者solver之前,必须先设置运行模式和设备:
使用cpu:
caffe.set_mode_cpu();
使用gpu和指定gpu_id:
caffe.set_mode_gpu();
caffe.set_device(gpu_id);3、创建网络并且访问它的layer层和blob数据
net=caffe.Net(model,weight,'test');创建网络并载入weights
或者可以这样定义:
net=caffe.Net(model,'test');%创建网络但不载入数据
net.copy_from(weights);%载入数据
4、访问数据并更改数据,这里我们一个例子为例,
假设我们要获取到blob的数据data,并将data*10再存回blob.我们可以这样做:
net.blobs('data').set_data(net.blobs('data').get_data()*10);
5、保存你要修改的网络:
net.save('my_net.caffemodel');
6、获取一个层layer的类型type:
layer_type=net.layers('convl').type;
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