本文主要是介绍Caffe学习:使用pycaffe进行网络训练与测试,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
使用pycaffe进行网络训练与测试:
使用数据:密码:s9ol
编写solver文件:
train_net: "mnist/lenet_auto_train.prototxt" test_net: "mnist/lenet_auto_test.prototxt" test_iter: 100 # 每一次测试时进行100次forward pass test_interval: 500 base_lr: 0.01 momentum: 0.9 weight_decay: 0.0005 lr_policy: "inv" gamma: 0.0001 power: 0.75 display: 100 max_iter: 10000 snapshot: 5000 snapshot_prefix: "mnist/lenet"
设置Caffe使用GPU模式:
import caffecaffe.set_device(0) caffe.set_mode_gpu()
根据solver文件创建solver(使用SGDSolver):
solver = caffe.SGDSolver('mnist/lenet_auto_solver.prototxt')
开始进行解算:
solver.solve()
即可实现训练与测试。
这篇关于Caffe学习:使用pycaffe进行网络训练与测试的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!