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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群：
想自己动手实践深度学习神经网络的人，想从事深度学习相关工作的人
你将会学到：
了解caffe基本框架，以及文件配置。学习绘制网络结构图，特征平面图，loss曲线图和accuracy曲线图。学习使用caffe训练模型的完整流程，并学习训练自己的模型。
课程简介：
本课程是在windows环境下的caffe课程，会从windows环境下的安装编译开始讲起，详细介绍如何使用caffe来训练以及使用深度学习模型，主要使用的是python的接口。
课程的安排很清晰，首先带着大家安装CPU版本的caffe，然后快速带着大家完成一个MNIST手写数字识别的项目，让大家了解caffe训练模型的大致流程。然后会详细讲到到caffe中的一些重要文件和配置。之后会使用python接口来绘制网络结构图，特征平面图，loss曲线图和accuracy曲线图。
最后的部分会教大家使用GoogleNet实现图像识别。并详细讲解训练自己的图像识别模型的完整流程。从准备数据，制作标签，图片数据转换，修改网络模型文件，修改超参数文件讲起，一直到把模型训练好，然后通过python接口调用训练好的模型进行图像识别。以及使用迁移学习-Finetune的技术来训练我们的模型，还有snapshot的技术来恢复模型的训练。
课程大纲-5天学习深度学习框架-Caffe入门系列
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Caffe在windows下的安装编译详细介绍Caffe下windows环境下的CPU版本的编译。
「仅限付费用户」点击下载“第二课-Caffe在windows下的安装编译.zip”
[08:25]开始学习3
Caffe快速上手-mnist数据集分类(一)快速带着大家从头到尾完成MNIST手写数字识别的一个项目，让大家了解Caffe的运作流程。
「仅限付费用户」点击下载“第三课-Caffe快速上手-mnist数据集分类(一).zip”
[20:41]开始学习4
Caffe快速上手-mnist数据集分类(二)快速带着大家从头到尾完成MNIST手写数字识别的一个项目，让大家了解Caffe的运作流程。
「仅限付费用户」点击下载“第四课-Caffe快速上手-mnist数据集分类(二).zip”
[20:26]开始学习7
Caffe的python接口安装，以及模型可视化介绍python2.7和python3.5共存的方式，介绍caffe中python接口的安装。然后用两种方式实现网络结构的可视化。
「仅限付费用户」点击下载“第七课-Caffe的python接口安装，以及模型可视化.zip”
[28:33]开始学习8
Caffe特征图可视化以及学习曲线可视化绘制模型的特征图以及loss曲线图和accuracy曲线图。
「仅限付费用户」点击下载“第八课-Caffe特征图可视化以及学习曲线可视化.zip”
[44:53]开始学习9
GoogleNet结构讲解，准备用GoogleNet实现图像分析GoogleNet的结构，准备用GoogleNet来做图像识别。
「仅限付费用户」点击下载“第九课-GoogleNet结构讲解，准备用GoogleNet实现图像识别.zip”
[28:59]开始学习10
使用python接口调用GoogleNet实现图像识别详细讲解如何使用caffe的python接口来调用训练好的GoogleNet模型来进行图像识别。
「仅限付费用户」点击下载“第十课-使用python接口调用GoogleNet实现图像识别.zip”
[16:38]开始学习11
Caffe在windows下GPU版本的安装详细介绍CUDA，cuDNN安装，以及Caffe在windows环境下的GPU版本的安装，并测试GPU的运行效果。
「仅限付费用户」点击下载“第十一课-Caffe在windows下GPU版本的安装.zip”
[14:53]开始学习12
使用自己设计的网络训练自己的图像识别模型(一)准备数据，制作标签，将图片转为LMDB格式。
「仅限付费用户」点击下载“第十二课-使用自己设计的网络训练自己的图像识别模型(一).zip”
[26:08]开始学习
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