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我对谷歌最近的一篇博客文章很感兴趣，该文章描述了nn艺术创作的用途。

我对一种技术特别感兴趣：

“在这种情况下，我们只需向网络提供任意图像或照片，然后让网络分析图片。然后我们选择一个层并要求网络增强它检测到的任何内容。网络的每一层都处理不同抽象级别的特征，因此我们生成的特征的复杂性取决于我们选择增强哪一层。例如，较低的层往往会产生笔触或简单的装饰图案，因为这些层对边缘及其方向等基本特征很敏感。

该帖子是http://googleresearch.blogspot.co.uk/2015/06/inceptionism-going-deeper-into-neural.html?m=1。

我的问题：这篇文章将其描述为一个“简单”的案例——是否有一个 nn 的开源实现可以在相对即插即用的过程中用于此目的？对于所描述的技术，是否需要训练网络？

毫无疑问，对于论文中提到的其他技术，需要一个已经在大量图像上训练过的网络，但对于我所描述的技术，是否已经有某种开源网络层可视化包？

我设法在我的服务器上安装了#DeepDream。

我有双核和 2gb 内存。但处理大小为 100kbp 的图像需要 1 分钟。

有什么建议吗？

我正在努力实现谷歌的深沉梦想。出于某种奇怪的原因，我不断得到

ImportError：没有名为 google.protobuf 的模块

在尝试导入 protobuf 之后。我已经使用 .protobuf 安装了 protobuf sudo install protobuf。我正在运行 python 2.7 OSX Yosemite 10.10.3。

我认为这可能是部署位置问题，但我在网上找不到任何关于它的信息。当前部署到 /usr/local/lib/python2.7/site-packages。

有没有人成功训练过咖啡模型？我有一个训练就绪的图像集，我想用它来创建一个用于 Google 的 Deep Dream 的 caffe 模型。

我能找到的关于如何训练模型的唯一资源是：
ImageNet 教程
编辑：这是另一个，但它没有创建 deploy.prototxt 文件。当我尝试使用另一个模型中的一个时，它“有效”但不正确。
caffe-oxford 102
谁能指出我训练自己模型的正确方向？

对于一个深度学习项目，我试图让谷歌的 DeepDream 启动并运行。我按照此处描述的步骤操作：http: //thirdeyesqueegee.com/deepdream/2015/07/19/running-googles-deep-dream-on-windows-with-or-without-cuda-the-easy-way/

我的机器：

• 视窗 8.1 64 位
• 已安装 Python 3.4
• 英伟达 Geforce 9600GT
• 安装 Anaconda windows 64 位 Python 2.7 版本
• 安装了CUDA 6.0，因为显卡较旧

我通过运行 C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v6.0\bin\win64\Release\deviceQuery.exe 检查了 CUDA 的安装

这给出了以下输出： 这对我来说似乎没问题？

我将启用 CUDA 的 Caffe 版本和第 3 方插件提取到 C:/Anaconda 目录。

但是，当我运行笔记本的第一个单元格时

我收到以下错误

我重新启动了几次，所以这应该不是问题。当我打印看起来正确的 PYTHONPATH 时，我认为：

[”, 'C:\Anaconda\python27.zip', 'C:\Anaconda\DLLs', 'C:\Anaconda\lib', 'C:\Anaconda\lib\plat-win', 'C:\Anaconda \lib\lib-tk', 'C:\Anaconda', 'c:\anaconda\lib\site-packages\sphinx-1.3.1-py2.7.egg', 'c:\anaconda\lib\site-包\setuptools-17.1.1-py2.7.egg'、'C:\Anaconda\lib\site-packages'、'C:\Anaconda\lib\site-packages\cryptography-0.9.1-py2.7- win-amd64.egg', 'C:\Anaconda\lib\site-packages\win32', 'C:\Anaconda\lib\site-packages\win32\lib', 'C:\Anaconda\lib\site-packages \Pythonwin', 'C:\Anaconda\lib\site-packages\IPython\extensions']

当我查看 PATH 变量时，包含了 CUDA 工具包。

可能是什么问题呢？

因此，在运行包含 caffe 的 python 脚本时出现此错误。我就像“哦，对了，去修复 .bashrc 让它知道你想要做什么”。阿拉

导出 PYTHONPATH=/home/ubuntu/caffe/python

它仍然不起作用。我尝试了 caffe 附带的测试脚本，所以它很好并且可以正常工作，但不是通过 python 导入。编译 caffe 期间没有出现任何问题，并且我的 Makefile.config 默认情况下会正确定向到库，除非我遗漏了什么。我也可以粘贴它（这是 ubuntu 14.04）。

提前感谢您的帮助。这是在一个 AWS 实例上，所以我要付钱，直到我不幸弄清楚为止。

我正在尝试从检查点文件加载先前训练的张量训练模型，现在这些检查点文件中有操作变量，因此要加载图形我必须首先从 **ckpt.meta 文件加载 graph_def：

在我加载了模型之后，我有一个方法可以使用这个模型进行推理来实现deep-dream algo 。问题是当我使用默认会话调用 eval 时，出现以下错误：

我已经确认 tf.get_default_graph() 和 sess.graph 指向相同的内存地址。我必须缺少一些非常基本的东西。

我是 tensorflow 的新手，所以在这方面的任何帮助将不胜感激。谢谢

我有安装了 Python 2.7 和 3.5 的 Ubuntu 16.04。我从存储库中获得了 Caffe 并成功编译，所有测试都通过了。

当我在终端工作时，我可以导入 caffe 模块，它有“io”：

但是当我使用 PyCharm 时，“io”不存在：

我试图运行的代码示例在这里https://github.com/google/deepdream/blob/master/dream.ipynb

我正在尝试在 theano 中实现 deepdream。据我了解，我需要在预训练的神经网络中选择一个层作为目标，然后我需要将该层的激活函数设置为等于梯度，然后反向传播到输入图像，最后应用变化。我是 theano 的新手，我想不出如何实现它，如何将图层的值设置为等于渐变并反向传播回图像？有可能在theano中用几行来做吗？另外，如果我的理解有误，请纠正我。

我正在写一些关于谷歌 deepdream 的文章。可以使用 deepdream 学习网络进行检查，请参阅研究博客 google哑铃示例。
在这个例子中，一个网络被训练来识别一个哑铃。然后他们使用 deepdream 来查看网络学到了什么，结果是网络训练不好。因为它将哑铃加手臂识别为哑铃。

我的问题是，网络将如何在实践中进行检查？用 deepdream 还是其他方法？

最好的问候