Rik*_*ika 5 caffe
我在tensorflow教程中已经看到，它们提供了有关不同体系结构的一些有趣统计信息，例如发生的操作数等。
该模型在GPU上的几个小时的训练时间内即可达到约86％的准确性。请参阅下面的代码以获取详细信息。它包含1,068,298个可学习的参数，并且需要大约19.5M的乘法加法运算才能计算单个图像上的推论。
如何使用Caffe达到类似目的？ 我自己该如何计算或编译这些有趣的统计数据？ （顺便说一句，我不是在谈论张量板可视化，只是统计信息，例如操作数量和类似的东西）
Sha*_*hai 1
BVLC/caffe github 中有一个未解决的问题 #2507请求此功能。 非常欢迎您为 caffe 实现此功能做出贡献！
归档时间：
8 年，11 月 前
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