caffe训练resume
MODEL=${EXP}/model/${NET_ID}/pspnet101_VOC2012.caffemodel
SNAPSHOT=${EXP}/model/${NET_ID}/train_iter_7000.solverstate
CMD="${CAFFE_BIN} train \
--solver=${CONFIG_DIR}/solver.prototxt \
--gpu=${DEV_ID}"
#CMD="${CMD} --weights=${MODEL}" #train from init
CMD="${CMD} --snapshot=${SNAPSHOT}" #resume
echo Running ${CMD} && ${CMD} 2>&1 | tee train.log
caffe训练resume的更多相关文章
- caffe︱深度学习参数调优杂记+caffe训练时的问题+dropout/batch Normalization
一.深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率 步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优 ...
- 使用caffe训练mnist数据集 - caffe教程实战(一)
个人认为学习一个陌生的框架,最好从例子开始,所以我们也从一个例子开始. 学习本教程之前,你需要首先对卷积神经网络算法原理有些了解,而且安装好了caffe 卷积神经网络原理参考:http://cs231 ...
- 实践详细篇-Windows下使用Caffe训练自己的Caffemodel数据集并进行图像分类
三:使用Caffe训练Caffemodel并进行图像分类 上一篇记录的是如何使用别人训练好的MNIST数据做训练测试.上手操作一边后大致了解了配置文件属性.这一篇记录如何使用自己准备的图片素材做图像分 ...
- Caffe训练AlexNet网络,精度不高或者为0的问题结果
当我们使用Caffe训练AlexNet网络时,会遇到精度一值在低精度(30%左右)升不上去,或者精度总是为0,如下图所示: 出现这种情况,可以尝试使用以下几个方法解决: 1.数据样本量是否太少,最起码 ...
- caffe训练自己的图片进行分类预测--windows平台
caffe训练自己的图片进行分类预测 标签: caffe预测 2017-03-08 21:17 273人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: caffe之旅(4) 版权声明:本文为博主原创文章,未 ...
- [caffe] caffe训练tricks
Tags: Caffe Categories: Tools/Wheels --- 1. 将caffe训练时将屏幕输出定向到文本文件 caffe中自带可以画图的工具,在caffe路径下: ./tools ...
- 使用caffe训练自己的CNN
现在有这样的一个场景:给一张行人的小矩形框图片, 根据该行人的特征识别出性别. 分析: (1),行人的姿态各异,变化多端.很难提取图像的特定特征 (2),正常人肉眼判别行人的根据是身材比例,头发长度等 ...
- Caffe训练好的网络对图像分类
对于训练好的Caffe 网络 输入:彩色or灰度图片 做minist 下手写识别分类,不能直接使用,需去除均值图像,同时将输入图像像素归一化到0-1直接即可. #include <caffe/c ...
- (原)ubuntu16在torch中使用caffe训练好的模型
转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5783006.html 之前使用的是torch,由于其他人在caffe上面预训练了inception模型 ...
随机推荐
- <转>七种测试驱动模式
本文转载自微信公众号:中国软件测试联盟 在进行软件测试时,我们都需要一个出发点,从哪里开始分析?测试设计是基于什么?简单说,就是什么驱动测试工作的进行? 基于对软件工程.产品质量和测试的理解,归纳出以 ...
- Android 解决布局无法对齐的情况
是这样的,在为app制作titlebar或者使用RadioGroup设置布局的的weight属性后,会出现有些机型的手机布局无法居中的问题. 在遇到这类问题时,大部分的原因就是因为没有设置控件的属性: ...
- Luogu3350 ZJOI2016 旅行者 最短路、分治
传送门 题意:给出一个$N \times M$的网格图,边有边权,$Q$组询问,每组询问$(x_1,y_1)$到$(x_2,y_2)$的最短路.$N \times M \leq 2 \times 10 ...
- EF性能优化-有人说EF性能低,我想说:EF确实不如ADO.NET
十年河东,十年河西,莫欺少年穷. EF就如同那个少年,ADO.NET则是一位壮年.毕竟ADO.NET出生在EF之前,而EF所走的路属于应用ADO.NET. 也就是说:你所写的LINQ查询,最后还是要转 ...
- Jenkins自动构建Unity
1.下载安装Jenkins 链接:https://jenkins.io/. 2.安装推荐plugins NOTE:安装失败的话,后面进入管理plugins的高级选项中,将更新站点设置为:http:// ...
- Js把Json序列化为Java接受的对象。
服务器端 Java定义 data class role(var name: String = "", var remark: String = "") data ...
- 完整部署CentOS7.2+OpenStack+kvm 云平台环境(2)--云硬盘等后续配置
继上一篇博客介绍了完整部署CentOS7.2+OpenStack+kvm 云平台环境(1)--基础环境搭建,本篇继续讲述后续部分的内容 1 虚拟机相关1.1 虚拟机位置介绍 openstack上创建的 ...
- use_frameworks!和#use_frameworks!的区别、解决Swift项目中use_frameworks!冲突的问题
use_frameworks!和#use_frameworks!的区别 转自:https://www.jianshu.com/p/0ae58a477459 1. 用cocoapods 导入swift ...
- Wannafly挑战赛25 A.因子
传送门 [https://www.nowcoder.com/acm/contest/197/A] 题意 给你n,m,让你求n!里有多少个m 分析 看这个你就懂了 [https://blog.csdn. ...
- CF 1047 C. Enlarge GCD
传送门 [http://codeforces.com/contest/1047/problem/C] 题意 给你n个数,移除最少的数字使剩下的数字GCD大于初始GCD 思路 需要一点暴力的技巧,先求出 ...