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搜索资源列表

  1. VS2013配置Caffe卷积神经网络工具.pdf

  2. 详细介绍在win7（x64）系统环境下，在VS2013中，配置Caffe，搭建DeepLearning学习框架。另外，对于配置过程中需要的各种组件，均给出了下载地址链接。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-07-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：bu2009071

  1. Caffe接口使用模板

  2. 一个配置好的caffe接口使用模板，分享出来供大家使用。caffe采用Microsoft caffe ，第三方库采用Nuget版本。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-10-31
    • 文件大小：6144
    • 提供者：khtao

  1. Windows下caffe安装详解

  2. 需要准备的文件: 1，VS2013，这个不再赘述 2，Windows版的caffe，BVLC官方链接为https://github.com/BVLC/caffe/tree/windows

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-07-31
    • 文件大小：574464
    • 提供者：yyb12006

  1. ( caffe-windows.zip )

  2. windows版本的caffe，早期版本，里面有windows文件夹

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-08-10
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：qq_14845119

  1. caffe-master

  2. caffe-master框架，cnn神经网络，本文件仅供参考，本人在UBUNTU下运行，搭建caffe，有兴趣的同学也可以去github找一找好的网络

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-09-24
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：cyrusgenie

  1. mini-caffe-vc140x64

  2. github项目mini-caffe，VS2015 x64编译，使用CUDA、CUDNN

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-09-28
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：wanggao_1990

  1. caffe-master

  2. 原版caffe，带windows文件夹（GitHub中更新之后就没有windows文件夹了）

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2017-10-10
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：fuck_you_sb

  1. caffe-train 1部分

  2. 博文 http://blog.csdn.net/qq_15947787/article/details/78428478 包含了该文章中，编译好的caffe，样本文件等。。由于上传有大小限制，分为2个文件。此为文件1部分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-11-02
    • 文件大小：104857600
    • 提供者：qq_15947787

  1. caffe-train 2部分

  2. 博文 http://blog.csdn.net/qq_15947787/article/details/78428478 包含了该文章中，编译好的caffe，样本文件等。。由于上传有大小限制，分为2个文件。此为文件2部分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-11-02
    • 文件大小：103809024
    • 提供者：qq_15947787

  1. caffe网络模型各层详解.doc

  2. 要运行caffe，需要先创建一个模型（model)，如比较常用的Lenet,Alex等， 而一个模型由多个屋（layer）构成，每一屋又由许多参数组成。所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中。要熟练使用caffe，最重要的就是学会配置文件（prototxt）的编写。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2017-11-12
    • 文件大小：491520
    • 提供者：m0_37662596

  1. ubuntu16.04安装CUDA,CAFFE，opencv3.2

  2. ubuntu16.04安装CUDA,CAFFE，opencv3.2企业安装文档，比较好用

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-11-29
    • 文件大小：50176
    • 提供者：u011037837

  1. linux下caffe的配置

  2. linux下配置caffe，本人亲测可行，如果中间还会出现什么小错误可以百度

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-29
    • 文件大小：528384
    • 提供者：youjuwei8618

  1. mobilenet for caffe

  2. 4月新模型mobilenet for caffe，做项目使用过，包含网络模型和训练bat文件

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-06-12
    • 文件大小：3072
    • 提供者：moneyk8

  1. caffe安装依赖库以及编译vs2013

  2. 安装软件包括原始caffe，vs2013,以及支持caffe的NugetPackages，安装很多次了，均可用

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-09
    • 文件大小：274
    • 提供者：y280903468

  1. 复数版卷积神经网络，复数版CAFFE

  2. 为大家贡献个复数版的Caffe，个人肥了很大劲才下载到的。里面有复数卷积层，复数全连接层，复数池化层，复数sigmoid层，复数幅度层，复数反卷积层。亲测可用。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-01
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：hugongzi1211

  1. caffe-windows

  2. 未编译的caffe，参考https://blog.csdn.net/RookieSa/article/details/83339878即可。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-24
    • 文件大小：48234496
    • 提供者：rookiesa

  1. NN框架：Caffe，TensorFlow与PyTorch介绍和对比

  2. NN框架：Caffe，TensorFlow与PyTorch：Caffe介绍、TensorFlow介绍、PyTorch介绍和各种对比优缺点，其他框架

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-30
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：m0_43553676

  1. MMdnn：MMdnn是一组工具，可帮助用户在不同的深度学习框架之间进行互操作。 例如模型转换和可视化。 在Caffe，Keras，MXNet，Tensorflow，CNTK，PyTorch Onnx和CoreML之间转换模型-源码

  2. MMdnn MMdnn是一个综合的跨框架工具，用于转换，可视化和诊断深度学习（DL）模型。 “ MM”代表模型管理，“ dnn”代表深度神经网络。 主要功能包括： 我们实现了一个通用转换器，可以在框架之间转换DL模型，这意味着您可以使用一个框架训练模型，然后使用另一个框架进行部署。 模型再训练 在模型转换期间，我们生成一些代码片段以简化以后的重新训练或推断。 模型搜索和可视化 我们提供了一个以帮助您找到一些流行的模型。 我们提供了一个以更直观地显示网络体系结构。 模型部署 我们提供一

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42151729

  1. deepdetect：C ++ 11中的深度学习API和服务器对Caffe，Caffe2，PyTorch，TensorRT，Dlib，NCNN，Tensorflow，XGBoost和TSNE的支持-源码

  2. 开源深度学习服务器和API DeepDetect（ ）是用C ++ 11编写的机器学习API和服务器。 它使最先进的机器学习易于使用并集成到现有应用程序中。 它支持训练和推理，并通过TensorRT（NVidia GPU）和NCNN（ARM CPU）自动转换为嵌入式平台。 它实现了对图像，文本，时间序列和其他数据的有监督和无监督深度学习的支持，重点是简单性和易用性，测试以及与现有应用程序的连接。 它支持分类，对象检测，分段，回归，自动编码器，... 并且它通过非常通用且灵活的API依赖于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42140710

  1. FfDL：深度学习结构（FfDL，发音为fiddle）是一个深度学习平台，在Kubernetes上提供TensorFlow，Caffe，PyTorch等作为服务-源码

  2. 用其他语言阅读：。 深度学习结构（FfDL） 该存储库包含FfDL （深度学习结构）平台的核心服务。 FfDL是用于深度学习的操作系统“架构”。 它是用于以下方面的协作平台： 分布式硬件上的深度学习模型的与框架无关的训练 开放式深度学习API 在用户的私有或公共云中运行深度学习托管 要了解有关建筑细节的更多信息，请阅读。 如果您正在寻找演示，幻灯片，抵押品，博客，网络研讨会以及与FfDL相关的其他材料，请 先决条件 kubectl ：Kubernetes命令行界面（ ） helm ：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：weixin_42110469
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