Caffe学习：使用pycaffe进行网络训练与测试

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。

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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！

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