問題タブ [pycaffe]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
python - 共有オブジェクトを作成する場合、`_Py_NotImplementedStruct' に対する再配置 R_X86_64_32S は使用できません。-fPIC で再コンパイル
Centos 7 (512MB) で実行した後、このエラー メッセージが表示されました。
また
エラーメッセージ
python - Spark と Caffe を使用して画像を分類する方法
Caffe を使用して画像分類を行っていますが、MAC OS X、Pyhton を使用できますか。
現在、Spark python で Caffe を使用して画像のリストを分類する方法はわかっていますが、より高速にしたい場合は、Spark を使用したいと考えています。
したがって、image_path のリストから作成された RDD である RDD の各要素に画像分類を適用しようとしました。しかし、Spark ではそうすることができません。
これが私のコードです：
これは、画像分類のコードです。
このコードは Caffe パラメーターを生成し、RDD の各要素に classify_image メソッドを適用します。
ご覧のとおり、ここでカフェのパラメーターをブロードキャストしようとしましたがtransformer_bc = sc.broadcast(transformer)、net_bc = sc.broadcast(net)
エラーは次のとおりです。
RuntimeError:「caffe._caffe.Net」インスタンスのピクルが有効になっていません
ブロードキャストを行う前に、エラーは次のとおりでした:
ドライバーのスタックトレース.... 原因: org.apache.spark.api.python.PythonException: トレースバック (最新の呼び出しが最後):....
では、Caffe と Spark を使用して画像を分類し、さらに Spark を利用する方法はありますか?
machine-learning - 使用するたびに「アップグレード」されないように、カフェ モデルをアップグレードするにはどうすればよいですか
私はpython（pycaffe）でカフェを使用しています。model Zoo のビルド済みalexnet モデルを使用しています。
このページから: https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_alexnet
モデルを使用するたびに、次のコードを使用します。
caffe は、ファイル形式が古いため、ファイルをアップグレードする必要があることを通知します。これは一度だけでいいのではないですか？
これが毎回発生しないように、ファイルを適切にアップグレードするにはどうすればよいですか。
caffe - ipython から「カフェをインポート」したのですが、「RuntimeWarning」が出てしまいました。それを解決する方法は？
「Ubuntu インストール -- 64 ビット プロセッサを搭載した Ubuntu 14.04 のガイド」という記事を読みました。Github Web サイトから ( https://github.com/tiangolo/caffe/blob/ubuntu-tutorial-b/docs/install_apt2.md )。次に、IPython を開いて、PyCaffe が機能していることをテストします。「ipython」コマンドを入力し、ipython ページに入ります。
次に、コマンド「import caffe」を入力しましたが、以下の警告が表示されました。
/root/code/caffe-master/python/caffe/pycaffe.py:13:RuntimeWarning: boost::shared_ptr の Python コンバーター > 登録済み。2 番目の変換方法は無視されました。from ._caffe import Net、SGDSolver、NesterovSolver、AdaGradSolver、\
/root/code/caffe-master/python/caffe/pycaffe.py:13: RuntimeWarning: boost::shared_ptr の Python コンバーター > 登録済み。2 番目の変換方法は無視されました。from ._caffe import Net、SGDSolver、NesterovSolver、AdaGradSolver、\
/root/code/caffe-master/python/caffe/pycaffe.py:13: RuntimeWarning: boost::shared_ptr の Python コンバーター > 登録済み。2 番目の変換方法は無視されました。from ._caffe import Net、SGDSolver、NesterovSolver、AdaGradSolver、\
それを解決するためのいくつかの提案を教えてください。
machine-learning - この畳み込みの出力がこれらの次元を持つのはなぜですか?
Caffe で畳み込みの出力を複製しようとしています。
私の知る限り、Caffe は im2col アルゴリズムを使用して nD 配列を行列にキャストし、それらを乗算します。ただし、Caffe での出力のサイズは私を混乱させます。
ImageData レイヤーを使用して、寸法 150x149 の 4 つの画像をバッチ サイズ 4 で入力します。Caffe は、寸法 4x3x149x150 の 4D 配列を作成します。
これらを、サイズ 7 のフィルターと 1 のストライド (num_output = 1 & バイアス = ゼロ ベクトル) のフィルターを持つ畳み込みレイヤーで畳み込みます。これは、重みの寸法が 1x3x7x7 であることを意味します。私の知る限り、ストライドが 1 の場合、すべての要素にフィルターを適用し、出力は入力と同じ次元にする必要があります。ただし、次の次元の出力が得られます: 4x1x143x144。
これがどのように可能かわかりません。Matlab (または何でも) で同じ操作をどのように実行しますか?
インプットからアウトプットまでをどうするか？