学习高博的书已有很长一段时间了，一直看理论，看代码，而没有自己亲自上手，最近在做BA优化，大部分SLAM是用g2o进行的，而对于ceres用的很少，由于博主根本看不懂g2o的代码风格，个人觉得很无语（其实是博主zz），那咋办？，于是就想干脆用ceres实现BA优化吧。而关于ceres，其实主要还是残差的定义了，然后求解过程都是大同小异，直接上我写的代码struct cost_function_de
void Solver<Dtype>::UpdateSmoothedLoss(Dtype loss, int start_iter, int average_loss) { if (losses_.size() < average_loss) { losses_.push_back(loss); int size = losses_.size(); sm
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2017-10-29 22:52:00
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slover中有type，用于优化算法的选择，有6种： Stochastic Gradient Descent (type: “SGD”), AdaDelta (type: “AdaDelta”), Adaptive Gradient (type: “AdaGrad”), Adam (type: “
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2017-07-25 16:10:00
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solver算是caffe的核心的核心，它协调着整个模型的运作。caffe程序运行必带的一个参数就是solver配置文件。运行代码一般为
# caffe train --solver=*_slover.prototxt
在Deep Learning中，往往loss function是非凸的，没有解析解，我们需要通过优化方法来求解。solver的主要作用就是交替调用前向（forward)算法
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2021-08-26 13:57:02
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一、Moudel仿真步长设置点击Moudling->Model Settings，设置求解器的参数。1.1 红圈1-开始和结束时间设置仿真开始和结束的时间。1.2 红圈2-选择求解器Type：分为Fixed-step（固定步长）和Variable-step（变步长）两种。 Slover：求解器，没有特殊需求，选择auto即可，运算速度会自动优化。1.3 红圈3-Type：
让TensorFlow飞一会儿面对大型的深度神经网络训练工程，训练的时间非常重要。训练的时间长短依赖于计算处理器也就是GPU，然而单个GPU的计算能力有限，利用多个GPU进行分布式部署，同时完成一个训练任务是一个很好的办法。对于caffe来说，由于NCCL的存在，可以直接在slover中指定使用的GPU。然而对于Tensorflow，虽然Contrib库中有NCCL，但是我并没有找到相关的例子，所
