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皆様お久しぶりです。 今回から深層学習(ディープラーニング)フレームワークのcaffeの環境構築使い方について解説していこうと思います。 インストールに難ありと言われるcaffeに対して、AWSでインスタンスを立てる所から、 cuDNNでのコンパイル、pycaffe等の使用方法、出来ればDIGITSまで話せると良いなと思っています。 理論的なところに触れる予定は一切ありません。その辺りが気になる方は以下をご参照下さい。 www.amazon.co.jp Deep Learningと画像認識� �～歴史・理論・実践～ from nlab_utokyo www.slideshare.net Deep learning実装の基礎と実践 from Seiya Tokui www.slideshare.net Deep Learning技術の今 from Seiya Tokui www.slides
今回は、Caffenetで、画像分類をしてみる。Caffenetとは、ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2012で分類タスクで優勝したAlexNetに、normalizationとpoolingの順番を変えるなどの変更を加えたものである。 まず、ImageNet2012の訓練データで学習済みのCaffenetのモデルbvlc_reference_caffenet.caffemodelを、caffe/models/bvlc_reference_caffenet at master · BVLC/caffe ·GitHubからダウンロードし、models/bvlc_reference_caffenetに保存する。 次に、./data/ilsvrc12/get_ilsvrc_aux.shを実行し、caffeで設定されているImg
更新履歴 2016/04 初投稿。動作確認。 2017/04/02 タグを修正。動作確認はしていない。 はじめに BVLC/caffeのwindowsブランチのソースコードを使って、caffeのインストールからcifar10の学習と分類まで試してみました。環境構築するにあたって、「なぜその作業が必要なのか」わからない点が多くあり、そのような点は適当にスルーしています（つまり、本当に正しく動いているかは保証できないYO）。 参考にしたページ 【Caffe】Windows7にCaffeをインストール （いつもの作業備忘録） CaffeでDeep Learning (2) （桜遡） [deep learning] caffeとCIFAR-10を使って画像判別テスト(詳細) （脳汁portal） 環境windows8(64bit) Visual Studio Express 2013 for W
WindowsでもDeepLearningがやりたいDeepLearningのフレームワークといえば、CaffeやTensorflow、Chainerなどが有名ですが、これらはWindowsをサポートしていないものが多く、これまでUbuntuで環境構築をしていました。（ChainerはWindowsでも動きます） でもやっぱりWindowsでもやりたい。 というわけでCaffeをWindowsでできないかと試行錯誤した結果、なんとかビルドできたので記しておきます。 といっても特に難しいことはなく、Windows版のCaffeは公式のページからGithubのレポジトリへのリンクがあるので、そのREADMEに従えばビルドできます。 https://github.com/Microsoft/caffe ただ上の手順だと、cudnn3あるいはcudnn4じゃないといけなかったり、詳細な説明がなか
※2017/3/15追記Windows版のリポジトリでビルド済みのバイナリが配布されています。自分でビルドしないでもそちらのバイナリを使用することをお勧めします。 ビルド済みのバイナリのインストール方法とサンプルの実行方法はこちらの日記を参照ください。WindowsでCaffeをビルドすることができたので方法を示しておきます。Windows版のCaffeは公式のページからGithubのレポジトリへのリンクがあるので、そのREADMEに従えばビルドできます。 ただし、GPUで実行しようとするとビルドの設定変更が必要な個所がありました。 はじめその設定がわからず以下のようなエラーが出てあきらめていましたが、某所からやり方法を教えてもらって解決しました。 check failed:error == cudasuccess (8 vs. 0) invalid device function
Windows環境でCaffeを利用できるようにする。基本的にはダウンロードしたCaffeのREADME.mdをそのままなぞっている。面倒なライブラリ周りをあまり気にしなくてよくなっているのでUbuntuより簡単かもしれない。 １．Visual Studio 2013をインストール 今回は Community 2013 を利用。最初、2015でも試してみたが後の CUDA 7.5 のインストール時に2015はサポートしていないと警告が出たので諦めた。以下のサイトからインストーラーをダウンロードし、実行。時間がかかる。 Downloads | Visual Studio Official Site ２．CUDA 7.5をインストール 次項でダウンロードするCaffeでCUDA 7.5がデフォルト設定になっていたのでそれに従ってCUDA 7.5をインストール。以下のサイトからインストーラーをダ
所用でcaffeを動かす必要が発生したため。Mac OSSierra 10.12.1 / OpenBLAS / Matlab 2015b (NO Cuda / NOPython) 実施日時2017/1/3 あくまで以下の自分の踏んだ道であり、他にベターなインストール方法があるのかもです。 基本的なインストールとMakefile.configについて まずCaffe公式を参考に。terminalからbrewを使って以下をインストール。 $ brew install -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb $ brew tap homebrew/science $ brew install hdf5opencv また、今回はPython環境を使わないので以下のみ。 $ brew install protobuf boostBLASはOpenB
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