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caffe2源码分析

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如何用caffe解决回归问题 ， 就是基于caffe的目标检测问题 。需要用caffe训练一个回归网络来预测物体在图像中的位置(x1)，但是现有版本的caffe (happynear版)只适合二分类问题的数据集转换，所以需要修改caffe 源码使回归问题的数据集转换成为可能 。

1、怎么学会python库基本上内部库不需要专门学习 。需要的时候再学 。Python的内置函数对于初学者来说基本足够了 。花时间从头到尾仔细阅读它自己的帮助，其中包含库说明 。不懂就放弃 。学习Python库，首先要知道Python库有哪些功能和作用，然后知道如何使用，掌握语法，再去练习 。以下是十个流行的机器学习库:1 。Pipenvipenv是KennethReitz的业余项目，旨在将其他软件包(如npm和yarn)集成到Python中 。
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2、TensorFlow的优势和缺点有哪些很多神经网络框架已经开源很多年了，也有很多支持机器学习和人工智能的专有解决方案 。多年来 ， 开发者在Github上发布了一系列可以支持图像、手写、视频、语音识别、自然语言处理和物体检测的机器学习框架 ， 但没有一个能够完美解决你的所有需求 。那么如何选择最适合自己的开源框架呢？我希望下面这张带有描述和分析的图表能够启发您选择最适合您业务需求的框架 。

图片说明TensorFlowTensorFlow框架是Google的DistBeliefV2的前身，是Google大脑项目的深度网络工具库 。有人认为TensorFlow是由Theano重构而来 。Tensorflow一经开源，立刻吸引了大批开发者跟进 。Tensorflow广泛支持许多功能，包括图像、手写、语音识别、预测和自然语言处理 。

3、MNN 源码阅读--Tensor数据结构解析和运行示例tensor是一种数据结构 ， 包含推理框架中的中间数据 。常用的相关函数如下:第一个参数是张量的维数信息，第二个参数是是否指定一个数据指针，第三个参数是数据在内存中的排列信息 。如果是CAFFE ， 证明是NCHW型，如果是TENSORFLOW，证明是NHWC型 。默认类型是TENSORFLOW，这里经常会有一些坑 。举个例子，当你最终想得到一个131024*1024的数据时，如果不指定CAFFE类型的数据排列，而是使用默认的case (TENSORFLOW)，那么读取的数据通道维度就会在最后 。

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