caffec++教程，caffe c++教程

深入理解CMake(3):find_package()的使用

Module模式查找顺序 Module模式下是要查找到名为 FindPackageName.cmake 的文件。先在 CMAKE_MODULE_PATH 变量对应的路径中查找。

该模式下， CMake 会搜索 lowercasePackageName-config.cmake 文件或 PackageNameConfig.cmake 文件。

cmake可以使用正则表达式 cmake project 头文件必须存在这行命令， 例如 cmake_minimum_required(VERSION 10)设置项目名称 project(Tutorial)语法 例子 语法 将指定的源文件（CPP文件）生成链接文件，然后添加到工程中去。

为了便于跨平台（甚至只是跨机器），不建议指定具体的库目录，而是使用 find_package 让 CMake 去寻找这个库。当然 find_package 没有带对应的 .cmake 模块的时候，可以用 pkg_config 代替。

搜索源文件请使用aux_source_directory。第三方库的查找使用 find_package。例如我们想找GDAL， 那么 find_package(GDAL)， 它会在 /usr/share/cmake/Modules 文件中的FindGDAL.cmake文件中去找GDAL的各种信息。

配置需要选择合适的编译器，虽然我安装了VC2008，但没有配置成功；选择Unix Makefiles，配置成功，它自动找到了DevC++下的gcc.exe等编译器。Windows下CMake的使用 （3）在build3目录执行make，就能够编译生成Turorial.exe了。

如何绘制caffe训练过程中的loss和accurary的曲线

1、step3：绘制accuracy 和loss曲线。利用caffe中tools/extra文件夹下的plot_training_log.py文件来绘制。python plot_training_log.py 2 testloss.png out.log 这里要解释下，如果你直接运行这个是会报错的。

2、绘制caffe训练过程中的loss和accurary的曲线方法如下： 你可以从系统 /tmp 文件夹获取，名字是什么 caffe.ubuntu.username.log.INFO...之类。

3、像这样的图，首先你要会门脚本语言，比如python 然后你要会个图形库，matplotlib。接下来也是最重要的，你要会caffe的python接口。其实这样的图在caffe/examples下的ipynb文件里都有例子。

4、在python中使用已经训练好的模型。Caffe只提供封装好的imagenet模型，给定一副图像，直接计算出图像的特征和进行预测。首先需要下载模型文件。

5、在训练过程中画出accuracy 和loss曲线能够更直观的观察网络训练的状态，以便更好的优化网络的训练。本文主要介绍在基于caffe框架训练网络时，如何利用caffe自带的一些实用的工具包来绘制曲线。

如何使caffe中pooling层采用向下取整

(2)池化层 在卷积网络中，通常会在卷积层之间增加池化(Pooling)层，以降低特征图的参数量，提升计算速度，增加感受野，是一种降采样操作。

调整cnn网络结构需要增加或者减少layer的层数，并且更改layer的类型，比如在现有的conv层和pooling层后面继续增加conv层和pooling层，目的是为了提取更高层次的特征。

LeNet网络的第二层为pooling层（S2层），也称为下采样。在图像处理中，下采样之后，图像的大小会变为原来的 1/4 ，即水平方向和垂直方向上图像大小分别减半。

caffe中怎么固定前面的网络参数,训练后面层的参数

数据通过数据层进入Caffe，数据层在整个网络的底部。数据可以来自高效的数据库(LevelDB 或者 LMDB)，直接来自内存。如果不追求高效性，可以以HDF5或者一般图像的格式从硬盘读取数据。

根据自己的数据分类类别，修改原有网络的最后一层全连接层 将前面各层均冻结参数，仅打开最后一层全连接层的参数更新 载入模型已有参数，如caffenet，vgg等 根据自己的数据对模型进行微调训练。

flatten层用来扁平参数用，一般用在卷积层与全链接层之间，可以从vgg16网络中可以看出，但是在后来的网络中用GlobalAveragePooling2D代替了flatten层，可以从vgg16与inceptionV3网络对比看出。

在流行的数据集上训练完，你需要固定卷积池化层，只训练后面的全连接层参数，用你自己的数据集。CNN一是调整网络结构，几层卷积几层池化，卷积的模板大小等。而是在确定结构上调整参数，weight scale，learning rate，reg等。

caffecaffe框架

1、caffe法语是什么意思caffe是意大利语的咖啡，比如拿铁咖啡，原产自意大利，所以拿铁的英文名叫caffe latte法语的咖啡是cafécaffe与opencv相比有什么特点caffe是一个清晰caffe，可读性高caffe，快速caffe的深度学习框架。

2、Caffe（全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）是一个兼具表达性、速度和思维模块化的深度学习框架，由伯克利人工智能研究小组和伯克利视觉和学习中心开发。

3、Theano是一个强大的Python库，该库使用GPU来执行数据密集型计算，操作效率很高，常被用于为大规模的计算密集型操作提供动力。

4、TensorFlow相对于其他框架有如下特点。灵活 TensorFlow与CNTK、MXNET、Theano同属于符号计算构架，允许用户在不需要使用低级语言(如在Caffe中)实现的情况下，开发出新的复杂层类型。

5、第一：Caffe Caffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架，具备清晰、可读性高和快速的特性，在视频、图像处理方面应用较多。

6、MATLAB：MATLAB是一种数值计算环境和编程语言，它提供了丰富的工具箱和函数用于图像处理和计算机视觉任务。MATLAB在学术界和工业界都有广泛应用。

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