一,train_val.prototxt name: "CIFAR10_quick" layer { name: "cifar" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { # mirror: true # mean_file: "examples/cifar10/mean.bin…

1.模型就用程序自带的caffenet模型,位置在 models/bvlc_reference_caffenet/文件夹下, 将需要的两个配置文件,复制到myfile文件夹内 2. 修改solver.prototxt(用notepad) net: "examples/myfile/train_val.prototxt"    #test_iter: 2test_interval: 50base_lr: 0.001lr_policy: "step"gamma: 0.1…

1.开头不同 对train_val.prototxt文件来说,开头部分定义训练和测试的网络及参数 对deploy.prototxt文件来说,开头部分定义实际运用场景的配置文件,其参数不定义数据来源,仅定义数据输入的格式大小 如下: train_val.prototxt deploy.prototxt…

本文参考博文 (1)介绍 *_train_test.prototxt文件与 *_deploy.prototxt文件的不同:http://blog.csdn.net/sunshine_in_moon/article/details/49472901 (2)生成deploy文件的Python代码:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5685818.html *_train_test.prototxt文件 这是训练与测试网络配置文件 *_deploy.prototxt文…

1: 神经网络中,我们通过最小化神经网络来训练网络,所以在训练时最后一层是损失函数层(LOSS), 在测试时我们通过准确率来评价该网络的优劣,因此最后一层是准确率层(ACCURACY). 但是当我们真正要使用训练好的数据时,我们需要的是网络给我们输入结果,对于分类问题,我们需要获得分类结果,如下右图最后一层我们得到 的是概率,我们不需要训练及测试阶段的LOSS,ACCURACY层了. 下图是能过$CAFFE_ROOT/python/draw_net.py绘制$CAFFE_ROOT/models/…

solver是caffe的核心. net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt" test_iter: 100 test_interval: 500 //每训练500次进行一次测试 base_lr: 0.01 momentum: 0.9 type: SGD weight_decay: 0.0005 lr_policy: "inv" gamma: 0.0001 power: 0.75 display: max_iter:…

本文以CaffeNet为例: 1. train_val.prototxt  首先,train_val.prototxt文件是网络配置文件.该文件是在训练的时候用的. 2.deploy.prototxt 该文件是在测试时使用的文件. 区别: 首先deploy.prototxt文件都是在train_val.prototxt文件的基础上删除了一些东西,所形成的. 由于两个文件的性质,train_val.prototxt文件里面训练的部分都会在deploy.prototxt文件中删除. 在train_v…

之前用deploy.prototxt 还原train_val.prototxt过程中,遇到了坑,所以打算总结一下 本人以熟悉的LeNet网络结构为例子 不同点主要在一前一后,相同点都在中间 train_val.prototxt 中的开头 看这个名字也知道,里面定义的是训练和验证时候的网络,所以在开始的时候要定义训练集和验证集的来源 name: "LeNet" layer { name: "mnist" type: "Data" top: &quo…

参考: http://blog.csdn.net/cham_3/article/details/52682479 以caffe工程自带的mnist数据集,lenet网络为例: 将lenet_train_test.prototxt文件进行一些修改即可得到lenet.prototxt文件 头部: 去除训练用的输入数据层, layer { name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "label&q…

本文部分内容来源于CDA深度学习实战课堂,由唐宇迪老师授课 如果你企图用CPU来训练模型,那么你就疯了- 训练模型中,最耗时的因素是图像大小size,一般227*227用CPU来训练的话,训练1万次可能要超过1周的时间. 不同的网络结构,可能会有不同图片尺寸的需求,所以训练之前需要了解一下,在生成LMDB环节就直接符合上模型的数据要求. 如果你自己DIY了框架,那么不知道如何检验框架与通用框架比较,是否优质,可以去benchmarks网站,跟别人的PK一下:http://human-pose.m…