问题标签 [caffe]

我在caffe构建时遇到了这个错误。我该如何解决？我正在使用 Mac OSX Yosemite 10.10.1。

控制台日志

src/caffe/layers/window_data_layer.cpp 包括

看来我有正确的库。（这是正确的检查吗？？）

OpenCV 库似乎是用 libstdc++ 构建的，因为官方安装指南是这样建议的。

所有构建命令都正确使用 -stdlib=libstdc++ 选项。

提前感谢您的帮助！

现在我发现我可以将 ld 与 -v 选项一起使用。我一直在调查。

Dylibs 似乎包含适当的符号。

Dylibs 似乎具有适当的架构。嗯……

为 ld 找到了一个不错的选项，它记录了 ld 加载的每个文件。

这是来自http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/net_layer_blob.html的示例

我有点迷路了。我应该从这个例子中推断出什么？

大家，我是caffe的新手。目前，我尝试使用从模型动物园下载的经过训练的 GoogleNet 对一些图像进行分类。然而，网络的输出似乎是一个向量而不是真正的标签（如狗、猫）。我在哪里可以找到经过训练的模型（如 googleNet 的输出）与其真实类标签之间的标签映射？谢谢。

我正在尝试使用 750ti geforce gpu 在 ubuntu14 上编译 caffe，但我不能。我在 /usr/local/cuda/lib64 中安装了 cudnn 库，在 /usr/local/cuda/include 中安装了 cudnn.h 头文件似乎仍然存在问题。我真的认为在 Makefile.config 中启用 cudNN=1

这就是问题所在。这些错误究竟是什么？

我测试了 CUDA 样本，GPU 在 cuda 上运行良好。这是结果...

我正在尝试在 caffe 中加载 hdf5，但它不起作用。我检查了路径，甚至可以使用查看器查看 hdf 文件。一切都很好，但咖啡似乎无法加载。

我使用这样的 python 脚本编写 hdf5，其中 X 和标签是 numpy 数组。

这是整个问题。

根据 kaggle 面部关键点竞赛，我从输入图像中提取 30 个面部关键点 (x,y)。

我如何设置 caffe 来运行回归并产生 30 维输出？

我如何相应地设置咖啡？我正在使用 EUCLIDEAN_LOSS（平方和）来获得回归输出。这是一个使用 caffe 的简单逻辑回归模型，但它不起作用。看起来准确度层无法处理多标签输出。

这是图层文件：

如何在 Caffe中重塑形状N x C x H x W的斑点？N x 1 x (C*H) x W

我想制作一个卷积层，其权重在通道之间是相同的。

我想出的一种方法是将形状的底部斑点重塑N x C x H x W为N x 1 x (C*H) x W并在其上放置一个卷积层。但我只是不知道如何重塑一个斑点。

请帮帮我，谢谢。

我有存储在 HDF5 文件中的灰度格式的 96x96 像素图像。我正在尝试使用 caffe 进行多输出回归，但是卷积不起作用。这里到底有什么问题？为什么卷积不起作用？

我的prototxt层文件是这样的

在 python 中，当我想使用 caffe 从图层中获取数据时，我有以下代码

但是，当我使用手电筒时，我有点卡住了，因为我不知道如何执行相同的操作。目前我有以下代码

任何帮助，将不胜感激

我在我的 ubuntu 机器上成功编译了 caffe，但无法在 python 中导入。

Caffe 安装在 /home/pbu/Desktop/caffe

我尝试将 /home/pbu/caffe/python 路径添加到 sys.path.append，仍然无法正常工作

我正在尝试导入 caffe