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作者：lafarge 链接：https://www.zhihu.com/question/50982965/answer/123568828 来源：知乎 ...
相同 1.本质相同：两种方法都是在给定已知数据（independent & dependent variables）的前提下对dependent variab...
作者：匿名用户 链接：https://www.zhihu.com/question/39890405/answer/83676977 来源：知乎 著作权归...
caffe训练网络模型一般直接使用的caffe.bin: caffe train -solver solver.prototxt，其实这个命令的本质也是调用c+...
主要内容： caffe源码分析-SyncedMemory caffe源码分析-Blob 其中Blob分析给出了其直接与opencv的图片相互转化以及操作，...
下面仅仅给出将Datum类型转化为caffe的Blob， cv::Mat的转化同理.
DataLayer作为caffe训练时的数据层（以多线程的方式读取数据加速solver的训练过程），继承自BaseDataLayer/BasePrefetchi...
DataReader作为DataLayer的数据成员变量，以多线程的方式从数据库(如lmdb, hdf5)读取数据：
InternalThread封装自boost::thread的线程，主要用于多线程的数据获取(可以理解为solver前向传播的同时，后台线程继续获取下一个bat...
BlockingQueue线程安全的队列， 作为caffe训练时数据同步的重要数据结构，本文做简要分析。
对于输入层，我们首先分析最简单的InputLayer层，其常作为网络inference时的输入，简单的mnist使用示例如下：
caffe中有许多的layer,在net中创建连接layer是通过工厂模式的方式创建，而不是每一个new然后连接。在net.cpp中创建layer方式如下：
本文主要分析caffe inner_product_layer源码，主要内容如下：
激活函数如:ReLu，Sigmoid等layer相对较为简单，所以在分析InnerProductLayer前，我们先看下激活函数层。
Data Layers定义了caffe中网络的输入，依赖于高效的数据库，例如(LevelDB or LMDB)。并且可以对数据做预处理，例如mean subtr...
本文主要介绍如何使用C++将mnist 数据集转化为Opencv Mat，问题来源主要代码以及运行示例如下：
Blob 是Caffe作为数据传输的媒介，无论是网络权重参数，还是输入数据，都是转化为Blob数据结构来存储，网络，求解器等都是直接与此结构打交道的。
本文主要分析caffe中Blob内存管理类SyncedMemory，主要内容包括：
本文主要说明下，caffe源码分析过程中的cmake（结合IDE CLion）工程构建问题。在分析caffe源码的过程中，我没有仅仅只是看代码，而是：
http://blog.csdn.net/silangquan/article/details/18969875
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