mrgloom 242 Report post Posted August 31, 2016 Eсть ли какой то пример обучения сети без создания базы leveldb\lmdb, по идее это можно сделать через ImageDataLayer \ MemoryDataLayer? Есть пример как сделать forward pass https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/cpp_classification/classification.cpp Но непонятно должен ли при этом первый слой сети и последний иметь какой то специальный тип? https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/cpp_classification/classification.cpp#L150 Share this post Link to post Share on other sites
Smorodov 578 Report post Posted August 31, 2016 Может проще CNTK или TensorFlow использовать в таком случае? С caffe это как то трансректально выходит. Хотя, есть еще версия с динамическими слоями, там вроде как и пример, правда на питоне, есть: http://apollocaffe.com/ Share this post Link to post Share on other sites
mrgloom 242 Report post Posted August 31, 2016 А как apollocaffe поможет? а увидел, типа он может из numpy array получать данные. Вроде как обычный caffe тоже так умеет через MemoryDataLayer Share this post Link to post Share on other sites
Smorodov 578 Report post Posted August 31, 2016 Ну так то да, умеет. Ну тогда все должно быть не сложно: Заправил бэтч данных -> net.backward() -> net.update(lr=0.1) Share this post Link to post Share on other sites
