https://gist.github.com/haje01/0fb6d63bf065c9831256



Posted by 공놀이나하여보세

printf 설정

https://www.plainy.co.kr/bbs/board.php?bo_table=stm32_lecture&wr_id=21


uart 인터럽트 설정

아래 사이트 참조

https://m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=wararat&logNo=220722733855&proxyReferer=https%3A%2F%2Fwww.google.co.kr%2F

 

http://mul-ku.tistory.com/entry/STM32-UART-%EC%88%98%EC%8B%A0-%EC%9D%B8%ED%84%B0%EB%9F%BD%ED%8A%B8-%EC%82%AC%EC%9A%A9%EB%B2%95-%EB%B0%8F-%EA%B0%84%EB%8B%A8%ED%95%9C-%EC%98%88%EC%A0%9CHAL-DRIVER

 

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printf 설정 / uart interrupt 설정  (0) 2017.12.29
Posted by 공놀이나하여보세
가장 빨리 만나는 딥러닝 WITH CAFFE

CUDA Install

http://pythonkim.tistory.com/71

Caffe 설치 시 생기는 문제들은 아래 블로그를 통해 대부분 해결됨
http://iamyoonkim.tistory.com/6

쉘 내부
1. 솔버의 파라미터 : lenet_solver.prototxt
(1) net : 네트워크의 파라미터 파일로 파일 버스를 지정 
lenet_train_test.prototxt 
(2) test_interval: 학습 중 테스트를 실행하는 간격
(3) base_Ir : 학습 시 학습률의 초기값 지정
(4) display : 학습 시 경과를 나타내는 간격
(5) max_iter : 학습을 실행하는 최대 회수 지정
(6) solver_mode : 학습 시 cpu 또는 gpu 선택


2. 네트워크의 파라미터 : lenet_train_test.prototxt

[공통]

(1) name : 계층의 이름을 지정

(2) type : 입력층, 은닉층 타입 지정


[입력층]

(1) top : 입력 데이터와 지도 학습 데이터를 각각 지정

(2) include 

      - phase : 학습 시 또는 테스트 시 어느 경우 그 계층을 이용할 것인지 지정 - TRAIN, TEST

(3) data_param

      - source: 읽기 데이터의 파일 버스를 지정


[은닉층]

(1) Type: "Convolution"은 컨볼루션층을 나타내는 타입

      - bottom: 입력이 되는 계층 지정

      - top : 출력이 되는 계층 지정

      - convolution_param: 컨볼루션층의 파라미터를 지정

              num_output: 컨볼루션층에서의 출력 횟수

              kernel_size: 컨볼루션 창의 크기를 지정

              stride: 컨볼루션 창의 움직이는 크기 지정

(2) Type: "Pooling"은 풀링층을 나타내는 타입

(3) Type: "InnerProduct"는 전결합층을 나타내는 타입


[활성화 함수]

Tanh, Sigmoid, ReLU


[출력층]

Accuracy : 정밀도 산출 

SoftmaxWithLoss : 정밀도 산출




Posted by 공놀이나하여보세