0 引言今天花了一天，完成了整个caffe的dockerfile编写,其支持python3.6.6，这里主要的注意点是protobuf的版本（在3.6.0之后，只支持c11），还有在制作镜像的时候注意，尽可能少的创建镜像层，并且及时在当前层删除不要的数据，以减少镜像本身大小。FROM nvid

因为小星星那题才知道有这么个东西。。下面这段从uoj复制的：http://liu-runda.blog.uoj.ac/blog/2360题目给出h[0…(2n)−1],满足h[x]=sigma{f[i]*g[j],1=i=n,1=j=n,i|j==x}我们记F[i]=sigma(f[j],ji==j),G[i]=sigma{g[j],ji==j},H[i]=F[i]*G[i],那么H[i]=sig

base_lr：初始学习率momentum：上一次梯度权重weight_decay：正则项系数以上三个参数是SGD的核心，关于base_lr和momentum见：http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/solver.html关于weight_decay: http://stats.stackexchange.com/questions/29130/diffe

 study from :https://www.cnblogs.com/HongjianChen/p/8385547.html执行1-67 安装jupyter每次使用tensorflow，都要事先activate tensorflow来启动tensorflow pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow安装时间较长，有可能出现刚开始出现网络

参考：https://www.cnblogs.com/weiyinfu/p/9788179.html#01、model.summary()　　这个函数会打印模型结构，但是仅仅是打印到控制台，不能保存2、keras.models.Model 对象的 to_json,to_yaml　　只保存模型结构，加载时使用 keras.models.model_from_json(),

http://home.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/data_layer应该是网络的最底层，主要是将数据送给blob进入到net中，在data_layer中存在多个跟data_layer相关的类BaseDataLayerBasePrefetchingDataLayerDataLayerDummyDataLayerHDF5DataLayerHDF5OutputLayer

原文链接：https://www.jianshu.com/p/c56a37093cfa先定义几个参数输入图片大小 W×WFilter大小 F×F步长 Spadding的像素数 P于是我们可以得出N = (W − F + 2P )/S+1输出图片大小为 N×N如：输入图片的shape为[10,3,227,227]，对应输入图片大小为227x227输出