5天学习深度学习框架-Caffe入门系列

初阶

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。

5分 严选课 更新: 近三个月

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覃秉丰

讲师评分:4.9 21门 课程 84万 次学习

机器学习,深度学习神经网络领域多年开发研究经验,精通算法原理与编程实践。曾完成过多项图像识别,目标识别,语音识别的实际项目,经验丰富。关注深度学习领域各种开源项目,如TensorFlow,C...

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  • 课程介绍
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  • 学习路径

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

课程目标:

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。

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课程大纲-5天学习深度学习框架-Caffe入门系列

资料下载
  • 1

    Caffe介绍 对深度学习框架Caffe有一个大致介绍,并介绍本课程的内容的安排。

    「仅限付费用户」点击下载“第一课-Caffe介绍以及Caffe软件安装包.zip”

    [11:27] 开始学习
  • 2

    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”

    [20:42] 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
  • 5

    Caffe文件详解 对caffe训练模型过程中用到的几个文件进行详细的介绍。

    「仅限付费用户」点击下载“第五课-Caffe文件详解.zip”

    [45:20] 开始学习
  • 6

    各种优化器的介绍 介绍各种优化器的基本思想,并且对各种优化器进行对比。

    「仅限付费用户」点击下载“第六课-各种优化器的介绍.zip”

    [25:30] 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 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 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
  • 13

    使用自己设计的网络训练自己的图像识别模型(二) 修改网络模型文件,修改超参数文件,训练模型,测试模型。

    「仅限付费用户」点击下载“测试自己的图像识别模型.zip”

    [39:16] 开始学习
  • 14

    迁移学习-Finetune 介绍在caffe中对已经训练好的模型进行微调Finetune。

    [27:51] 开始学习
  • 15

    Snapshot以及课程总结 模型继续训练,snapshot的使用方法。

    [08:27] 开始学习

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学员评分

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