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         坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
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  上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
近开课时间(周末班/连续班/晚班):2024年3月25日......(欢迎您垂询,视教育质量为生命!)
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     质量保障
 

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

 
课程大纲
   
 
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    现如今,在深度学习领域中的主流开源框架有很多。而Caffe框架是人们无法绕过的一座山。这不仅是因为它无论在结构、性能上,还是在代码质量上,都称得上一款十分出色的开源框架。更重要的是,它将深度学习的每一个细节都原原本本地展现出来,大大降低了人们学习研究和开发的难度。Caffe框架之所以广受欢迎是因为其稳定的模型架构、较好的设备抽象、清晰的说明教程(用户只需要将官方文档的例子跑一遍,基本就能清楚Caffe的操作过程和细节)以及开放的模型仓库。
    本教程详细介绍了Caffe的优势、架构,网络定义、各层定义,Caffe的安装与配置,解读了Caffe中Filler的作用以及cifar10、ImageNet数据集和mnist数据集创建lmdb或leveldb类型的数据等等。再加上大量的解析Caffe中重要的源码理解其精髓,加强对深度学习理论的理解。在教程的后还配有Caffe完整的案例解析。

     

     

    1.课程研发环境
    主要讲解的是Windows环境下Caffe框架
    操作系统:推荐Windows Server 2012 R2 64bit或Windows 7 SP1 64bit以上
    编译环境:Visual Studio 2013 Ultimate版
    CAFFE数据包


    2.内容简介
    本教程以目前已经大量用于线上系统的深度学习主流框架Caffe为例,从底层开始,由浅入深,先是概述Caffe框架,说明其和深度学习的关系,然后讲解并演示 Caffe的配置、部署、使用,接着讲解了Caffe的基本数据结构,然后通过大量的阅读Caffe源码理解其精髓,加强对深度学习理论的理解,终达到熟练运用 Caffe 解决实际问题的目的。本教程还讲解了Caffe框架中的MNIST数据集,从使用脚本下载数据集,再到其数据格式的一个描述,后还详细演示了其数据格式转换。和其他深度学习主流框架教程相比,本教程偏重动手实践,将难以捉摸的枯燥理论用浅显易懂的形式表达,透过代码揭开其神秘面纱,更多地贴近实际应用。 

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    第1讲-初识Caffe
    1.1-Caffe的简介和其安装
    1.2-数据格式描述以及LEVELDB和LMDB介绍
    1.3-数据格式转换描述
    1.4-数据格式转换与LeNet5模型描述
    1.5-LeNet5模型和Caffe目录结构


    第2讲-Caffe中Filler的作用和cifar10数据集创建lmdb或leveldb类型的数据
    2.1-Filler类前
    2.2-Filler类中
    2.3-Filler类后
    2.4-cifar10函数分析上
    2.5-cifar10函数分析下


    第3讲-Caffe数据结构
    3.1-Blob的简介和主要源码解析
    3.2-Blob所有源码的解析
    3.3-Layer的介绍和其主要源码的解析
    3.4-Layer所有源码的解析
    3.5-Net简介与源码解析


    第4讲-解析Caffe.proto和sovler-factory
    4.1-protocol buffer
    4.2-caffe.proto中的几个重要数据类型
    4.3-caffe.proto
    4.4-Solver工厂类注册Solver子类
    4.5-solver_factory.hpp


    第5讲-Caffe程序入口分析及其训练源码基本流程
    5.1-Caffe程序运行流程上
    5.2-Caffe程序运行流程下
    5.3-训练LeNet和网络初始化
    5.4-训练过程


    第6讲-Caffe计算图像均值描述和ImageNet数据集创建lmdb类型的数据
    6.1-计算图像均值
    6.2-计算图像均值描述
    6.3-ImageNet数据集创建lmdb类型的数据前部分
    6.4-ImageNet数据集创建lmdb类型的数据后部分


    第7讲-加深学习Caffe源码
    7.1-介绍Caffe代码结构及其定义网络结构
    7.2-读取和解析数据代码
    7.3-Google Flags和Register Brew Function的宏的使用
    7.4-train()函数和SolverParameter的解析过程


    第8讲-完整案例源码解析
    8.1-LeNetSolver初始化
    8.2-LeNet初始化训练网络上
    8.3-LeNet初始化训练网络下
    8.4-LeNet前向过程
    8.5-LeNet反向过程

     

     

     

     

     




    目标一. 了解Caffe框架的环境配置以及LEVELDB和LMDB数据。


    目标二. 学习并且掌握Caffe框架基础的数据结构,明白其各结构之间的关系。


    目标三. 阅读明白Caffe框架的源码,特别是其入口程序也就是Caffe.cpp的源码理解,这样可以熟悉Caffe程序运行流程。


    目标四. 明白Caffe优化求解过程,重点是求解器,以及求解器的实现等等。

 

 

        Troubleshooting Java Applications
                Classpath Errors
                Class Loaders
                Common Java Errors
        Troubleshooting Servers
                Native Libraries
                Threading Architecture
                Work Managers
                Deadlocks
                Overload Protection
                Deployment Problems
        Troubleshooting JDBC
                Data Source Management
                Diagnostics
                Debug Flags
                Connectivity Problems
                Connection Leaks
                Database Availability
        Troubleshooting JMS
                Management
                MBean Hierarchy
                Message Logging
                Diagnostics
                Debug Flags
                Overload Protection
                Lost Messages
                Duplicate Messages
        Troubleshooting Security
                SSL Internals
                Keystore Management
                Debug Flags
                Common SSL Problems
                Certificate Validation
                Embedded LDAP
                Security Audit
                Common LDAP Problems
        Troubleshooting Node Manager
                Internals
                Security
                Common Issues
        Troubleshooting Clusters
                Plug-in Configuration
                OHS Overview
                Plug-in Connectivity
                Plug-in Diagnostics
                Unicast Communication
                Replication Debug Flags
                Typical Replication Issues
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