[置顶] Caffe 网络结构可视化
2017-03-15 15:36
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Pooling 层输出数据大小:
W2H2D2=(W1−F)/S+1=(H1−F)/S+1=D1
其中W1⋅H1⋅D1是输入数据的大小。
Conv层输出数据大小:
W2H2D2=(W1−F+2P)/S+1=(H1−F+2P)/S+1=K
其中W1⋅H1⋅D1是输入数据的大小。
各种可视化工具博客:
https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/visulize-cnn.html
1.在线可视化Caffe:
主入口:
http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html
快捷入口:
http://ethereon.github.io/netscope/#/editor
2.利用 python/draw_net.py 可视化。
1.下载 protobuf-3.1.0-py2.py3-none-any.whl
2.下载pydot-1.2.3.tar.gz ,解压后:
3.下载 graphviz-2.38.zip ,解压后,将下面的目录添加到环境变量即可:
4.配置eclipse run configuration ,程序参数输入:
然后运行,生成的结果为result.jpg
安装过程中碰到的问题,很奇怪的是我已经安装了protobuf,并且在
目录下能够找到google\protobuf\text_format.py文件,但是却通过下面指令,导入时提示错误:
然后,我将google下的protobuf也添加到库的包含目录中,通过下面的形式引入:
问题就解决了,很纳闷。
参考文献
1 http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/53144606
[Caffe学习系列——工具篇:神经网络模型结构可视化]
2 http://blog.csdn.net/tina_ttl/article/details/51800635 [python错误锦集及各种packages安装] 很不错!
W2H2D2=(W1−F)/S+1=(H1−F)/S+1=D1
其中W1⋅H1⋅D1是输入数据的大小。
Conv层输出数据大小:
W2H2D2=(W1−F+2P)/S+1=(H1−F+2P)/S+1=K
其中W1⋅H1⋅D1是输入数据的大小。
各种可视化工具博客:
https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/visulize-cnn.html
1.在线可视化Caffe:
主入口:
http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html
快捷入口:
http://ethereon.github.io/netscope/#/editor
2.利用 python/draw_net.py 可视化。
1.下载 protobuf-3.1.0-py2.py3-none-any.whl
pip install protobuf-3.1.0-py2.py3-none-any.whl
2.下载pydot-1.2.3.tar.gz ,解压后:
python setup.py install
3.下载 graphviz-2.38.zip ,解压后,将下面的目录添加到环境变量即可:
E:\caffe-windows\graphviz\release\bin
4.配置eclipse run configuration ,程序参数输入:
train_val.prototxt result.jpg
然后运行,生成的结果为result.jpg
安装过程中碰到的问题,很奇怪的是我已经安装了protobuf,并且在
D:\python\python2.7.12\Lib\site-packages
目录下能够找到google\protobuf\text_format.py文件,但是却通过下面指令,导入时提示错误:
然后,我将google下的protobuf也添加到库的包含目录中,通过下面的形式引入:
from protobuf import text_format
问题就解决了,很纳闷。
参考文献
1 http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/53144606
[Caffe学习系列——工具篇:神经网络模型结构可视化]
2 http://blog.csdn.net/tina_ttl/article/details/51800635 [python错误锦集及各种packages安装] 很不错!
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