caffe Python API 之Solver定义
from caffe.proto import caffe_pb2 s = caffe_pb2.SolverParameter() path='/home/xxx/data/'
solver_file=path+'solver.prototxt' #solver文件保存位置 s.train_net = path+'train.prototxt' # 训练配置文件
s.test_net.append(path+'val.prototxt') # 测试配置文件
s.test_interval = 782 # 测试间隔
s.test_iter.append(313) # 测试迭代次数
s.iter_size=4 #累计迭代次数
s.max_iter = 78200 # 最大迭代次数 s.base_lr = 0.001 # 基础学习率
s.momentum = 0.9 # momentum系数
s.weight_decay = 5e-4 # 权值衰减系数
s.lr_policy = 'step' # 学习率衰减方法
s.stepsize=26067 # 此值仅对step方法有效
s.gamma = 0.1 # 学习率衰减指数
s.display = 782 # 屏幕日志显示间隔
s.snapshot = 7820
s.snapshot_prefix = 'shapshot'
s.type = “SGD” # 优化算法
s.solver_mode = caffe_pb2.SolverParameter.GPU with open(solver_file, 'w') as f:
f.write(str(s))
caffe Python API 之Solver定义的更多相关文章
- caffe Python API 之Model训练
# 训练设置 # 使用GPU caffe.set_device(gpu_id) # 若不设置,默认为0 caffe.set_mode_gpu() # 使用CPU caffe.set_mode_cpu( ...
- caffe Python API 之可视化
一.显示各层 # params显示:layer名,w,b for layer_name, param in net.params.items(): print layer_name + '\t' + ...
- caffe Python API 之中值转换
# 编写一个函数,将二进制的均值转换为python的均值 def convert_mean(binMean,npyMean): blob = caffe.proto.caffe_pb2.BlobPro ...
- caffe Python API 之激活函数ReLU
import sys import os sys.path.append("/projects/caffe-ssd/python") import caffe net = caff ...
- caffe Python API 之卷积层(Convolution)
1.Convolution层: 就是卷积层,是卷积神经网络(CNN)的核心层. 层类型:Convolution lr_mult: 学习率的系数,最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配 ...
- caffe Python API 之 数据输入层(Data,ImageData,HDF5Data)
import sys sys.path.append('/projects/caffe-ssd/python') import caffe4 net = caffe.NetSpec() 一.Image ...
- caffe Python API 之BatchNormal
net.bn = caffe.layers.BatchNorm( net.conv1, batch_norm_param=dict( moving_average_fraction=0.90, #滑动 ...
- caffe Python API 之上卷积层(Deconvolution)
对于convolution: output = (input + 2 * p - k) / s + 1; 对于deconvolution: output = (input - 1) * s + k ...
- caffe Python API 之Inference
#以SSD的检测测试为例 def detetion(image_dir,weight,deploy,resolution=300): caffe.set_mode_gpu() net = caffe. ...
随机推荐
- 转---秒杀多线程第十四篇 读者写者问题继 读写锁SRWLock
在<秒杀多线程第十一篇读者写者问题>文章中我们使用事件和一个记录读者个数的变量来解决读者写者问题.问题虽然得到了解决,但代码有点复杂.本篇将介绍一种新方法——读写锁SRWLock来解决这一 ...
- Java实现Websocket
Websocket介绍 在一个 WebSocket应用中, 服务器发布一个 WebSocket端点, 客户端使用这个端点的URI来连接服务器.建立连接之后,websocket协议是对称的;客户端和服务 ...
- Redis安装配置及使用详解
1. 简介-两个程序通信,除了socket就是文件了,但是通过磁盘效率太低了,之前的RabbitMQ只是实现了消息的传递,现在要是实现数据的共享(一份数据,可供多人查阅),可以通过缓存实现,一个中间商 ...
- 【刷题】BZOJ 5293 [Bjoi2018]求和
Description master 对树上的求和非常感兴趣.他生成了一棵有根树,并且希望多次询问这棵树上一段路径上所有节点深度的k 次方和,而且每次的k 可能是不同的.此处节点深度的定义是这个节点到 ...
- POJ.2251 Dungeon Master (三维BFS)
POJ.2251 Dungeon Master (三维BFS) 题意分析 你被困在一个3D地牢中且继续寻找最短路径逃生.地牢由立方体单位构成,立方体中不定会充满岩石.向上下前后左右移动一个单位需要一分 ...
- python基础(4)
条件判断和循环 条件判断 计算机之所以能做很多自动化的任务,因为它可以自己做条件判断. 比如,输入用户年龄,根据年龄打印不同的内容,在Python程序中,用if语句实现: age = 20 if ag ...
- 解题:POI 2009 TAB
题面 这也算是个套路题(算吗)?发现换来换去每行每列数的组成是不变的,那么就把每行每列拎出来哈希一下,复杂度$O(Tn^2log$ $n)$有点卡时=.=. 然而正解似乎不需要哈希,就像这样↓ ;i& ...
- python基础----多态与多态性、super函数用法、继承原理
一.多态与多态性 ㈠多态: 多态指的是一类事物有多种形态, ...
- C++之高级编程20170914
/*************************************************************************************************** ...
- springboot集成Guava缓存
很久没有写博客了,这段时间一直忙于看论文,写论文,简直头大,感觉还是做项目比较舒服,呵呵,闲话不多说,今天学习了下Guava缓存,这跟Redis类似的,但是适用的场景不一样,学习下吧.今天我们主要是s ...