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搜索资源列表

  1. caffe2编译－cmake指令及之后生成makefile文件中需添加的变量

  2. caffe2编译需要的编译指令

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2017-06-28
    • 文件大小：29696
    • 提供者：u010454261

  1. caffe2编译－cmake之后生成的makefile文件中需添加的变量

  2. 为保证编译正确进行，makefile中需要添加一些路径

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2017-06-28
    • 文件大小：28672
    • 提供者：u010454261

  1. caffe2编译之~/.bashrc环境变量设置

  2. caffe2编译，环境变量配置

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2017-06-28
    • 文件大小：30720
    • 提供者：u010454261

  1. 编译好的Caffe2压缩包

  2. 用VS2017编译好的caffe2，个人编译的话会遇到非常多的问题。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2018-03-13
    • 文件大小：44040192
    • 提供者：hy_jt

  1. labelme标注数据集到COCO格式数据集转化，用于官方版Mask-Rcnn训练

  2. labelme标注数据集到COCO格式数据集转化，用于官方版Mask-Rcnn训练

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-04-14
    • 文件大小：5120
    • 提供者：u014525760

  1. Ubuntu 16.04 安装caffe2具体步骤及出现的问题解决方法

  2. 安装caffe2的方法，环境为ubuntu 16.04.使用anaconda安装

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-15
    • 文件大小：884736
    • 提供者：wumao6266

  1. caffe2-0.81

  2. 不知道官方下载很慢，这个是官方下载的，0.81版，希望有同样下载不了的可以在这里下载

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-27
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：uuq

  1. Caffe2 build_windows.bat（修改后）

  2. Caffe2 对git clone后在...\pytorch\scr ipts中的build_windows.bat进行修改 在文件首的 echo off之下添加s在文件首的 echo off之下添加 set CMAKE_GENERATOR="Visual Studio 14 2015 Win64" set USE_CUDA=ON （如果只是使用CPU，不使用GPU，则不添加） -DBUILD_PYTHON=OFF^ 改为 -DBUILD_PYTHON=ON^ 执行 build_windows

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-05
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_20401035

  1. Python-VisualDL一个可以方便可视化深度学习变化过程的平台

  2. VisualDL，visualize the deep learning, 可以方便的让深度学习变得可视化起来，无缝对接PaddlePaddle，Mxnet，caffe2，Pytorch等以Python为主的框架，也支持c 。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_39840387

  1. 【最新版】Netron-4.0.4-mac.zip【亲测可用】最好的用于神经网络，深度学习和机器学习模型的可视化工具

  2. Netron是神经网络，深度学习和机器学习模型的查看者。 Netron支持ONNX （ .onnx ， .pb ， .pbtxt ）， .pbtxt （ .h5 ， .keras ）， Core ML （ .mlmodel ）， Caffe （ .caffemodel ， .prototxt ）， Caffe2 （ predict_net.pb ， predict_net.pbtxt ）， Darknet （ .cfg ）， MXNet （ .model ， -symbol.json ），

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-10
    • 文件大小：69206016
    • 提供者：hu_zhenghui

  1. 用于神经网络，深度学习和机器学习模型的可视化工具

  2. 支持ONNX（.onnx，.pb，.pbtxt），Keras（.h5，.keras），Caffe（.caffemodel，.prototxt），Caffe2（predict_net.pb，predict_net.pbtxt），MXNet（.model，-symbol.json），ncnn（.param）和TensorFlow等模型可视化

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-07
    • 文件大小：52428800
    • 提供者：qq_34795071

  1. Netron-3.9.9-mac.zip netron: 3.9.9 神经网络，深度学习和机器学习模型的查看器

  2. Netron是神经网络，深度学习和机器学习模型的查看器。 Netron支持ONNX（.onnx，.pb，.pbtxt），Keras（.h5，.keras），Core ML（.mlmodel），Caffe（.caffemodel，.prototxt），Caffe2（predict_net.pb，predict_net.pbtxt）， Darknet（.cfg），MXNet（.model，-symbol.json），ncnn（.param）和TensorFlow Lite（.tflite）。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-23
    • 文件大小：69206016
    • 提供者：hu_zhenghui

  1. caffe2-0.8.1.zip

  2. Caffe2现在跟Pytorch合并，caffe2-0.8.1源码作为还未合并的源码，虽然Pytorch实现的更加精简，但是caffe2（0.8.1）版本的源码对于细节的原理实现更加详细突出。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-15
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：qq_31268529

  1. Caffe2 Deep Learning人工智能环境的搭建与实践.pdf

  2. 】人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科 学。近年来，在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人、自 动驾驶、A l p h a 6 o 等方面的研究成果不断有所创新。 C a f f e 2是一个轻量级的、模块化的、扩展的深度学习框架，以P y t h o n 和c + + 为语言为基础，兼容和支持目前大多数操 作系统和平台，可为深度学习创造快速入门和实践环境。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-01-02
    • 文件大小：182272
    • 提供者：qq_24590525

  1. caffe2 v0.81官方最新完整版.zip

  2. 软件介绍: caffe2官方下载速度实在太慢，有时直接无法下载。国内用户可以从这里直接获取这个最新的V0.81版本，内含MACOSX版和WINDOWS版本。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-09-02
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：weixin_38743481

  1. 【最新版】Netron-4.3.9-mac.zip【亲测可用】最好的神经网络，深度学习和机器学习模型的查看

  2. Netron是神经网络，深度学习和机器学习模型的查看者。 Netron支持ONNX（.onnx，.pb，.pbtxt），Keras（.h5，.keras），核心ML（.mlmodel），来自Caffe（.caffemodel，.prototxt），Caffe2（predict_net.pb），暗网（.cfg），MXNet（.model，-symbol.json），梭子鱼（.nn），ncnn（.param），Tengine（.tmfile），TNN（.tnnproto），UFF（.uff）和Te

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：74448896
    • 提供者：hu_zhenghui

  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. 试管：Python库，可轻松记录实验并并行化神经网络的超参数搜索-源码

  2. 试管 记录，组织和并行化用于深度学习实验的超参数搜索 文件 试管是一个python库，用于跟踪和并行化深度学习和ML实验的超参数搜索。 它与框架无关，并基于python argparse API构建，易于使用。 pip install test_tube 主要试管用途 （跨多个GPU或CPU）。 使用SLURM跨HPC集群。 记录实验超参数和实验数据。 跨模型进行 。 使用可视化 与Python兼容的任何Python ML库，例如Tensorflow，Keras，Pytorch，Caff

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：715776
    • 提供者：weixin_42134117

  1. AdvBox：Advbox是用于生成对抗示例的工具箱，这些示例可以欺骗PaddlePaddle，PyTorch，Caffe2，MxNet，Keras，TensorFlow和Advbox中的神经网络，从而可以对机器学习模型的健壮性进行基准测试

  2. Advbox系列 Advbox系列是百度开源的一系列AI模型安全工具集，包括对抗示例的生成，检测和保护，以及针对不同AI应用的攻击和防御案例。 Advbox系列支持Python 3. *。 我们的工作 | 看到 AdvSDK 用于PaddlePaddle的轻量级Adv SDK，用于生成对抗性示例。 对抗盒 Adversarialbox是用于生成对抗示例的工具箱，该示例会欺骗PaddlePaddle，PyTorch，Caffe2，MxNet，Keras，Tensor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42131861

  1. caffe2：Caffe2是一个轻量级，模块化和可扩展的深度学习框架-源码

  2. caffe2：Caffe2是一个轻量级，模块化和可扩展的深度学习框架

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：13312
    • 提供者：weixin_42143221
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