5天搞定深度学习框架-Caffe入门系列

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课程目录
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  • Caffe介绍
  • Caffe在windows下的安装编译
  • Caffe快速上手-mnist数据集分类(一)
  • Caffe快速上手-mnist数据集分类(二)
  • Caffe文件详解
  • 各种优化器的介绍
  • Caffe的python接口安装,以及模型可视化
  • Caffe特征图可视化以及学习曲线可视化
  • GoogleNet结构讲解,准备用GoogleNet实现图像识别
  • 使用python接口调用GoogleNet实现图像识别
  • Caffe在windows下GPU版本的安装
  • 使用自己设计的网络训练自己的图像识别模型(一)
  • 使用自己设计的网络训练自己的图像识别模型(二)
  • 迁移学习-Finetune
  • Snapshot以及课程总结
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课时介绍

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。

课程介绍

本课程是在windows环境下的caffe课程,主要使用的是python的接口。 首先带着大家完成一个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。然后会讲到caffe中的一些重要文件和配置,使用python绘图。后的部分会使用GoogleNet实现图像识别。
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