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caffe 代码分析

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要识别新样本，您需要调用您的模型 。最简单的方法就是看examples/cpp_classification中的cpp文件，它教你如何调用caffe来得到分类结果(如果你还没有接触过caffe，我建议你直接根据这个文件操作可能会更容易，下面我的 。
1、深度学习工具 caffe在windows上的性能表现真的没有在Linux上好吗个人认为不会有本质区别 。如果有区别的话，基本上可能是:(1)你用的底层数学库不一样，这些底层数学库的速度不一样 。比如说，阿特拉斯和MKL，一般来说MKL会完全获胜 。(2)你用的编译器优化能力不同 。但是caffe比如代码的优化基本没有区别，所以更有可能是下一个 。(3)你打开的优化选项不一样 。
另外@汪峰提到了Cudnn的问题 。据说英伟达在Windows上的Cudnn没有用心运行和优化，也有人说英伟达的Windows驱动没有用心写 。此人未经考证，但如果是真的也不奇怪 。作者:贾链接:来源:知乎版权归作者所有 。商业转载请联系作者授权，非商业转载请注明出处 。
2、如何调用Caffe的训练结果,来识别新的样本如果你想调用你的模型 ， 最简单的方法就是看examples/cpp_classification中的cpp文件，这个文件教你如何调用caffe得到分类结果(如果你没接触过caffe，建议你直接按照这个文件操作可能会更容易 。我的/
3、...todetectundefinednames”报错, 代码如下【caffe 代码分析】问题1:错误:“make all”“maketest” 。build _ release/lib/libcaffe 。so:对cv::im read(cv::string const

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