caffe生成solver.prototxt文件

2024-04-20 01:32
文章标签 生成 caffe solver prototxt

本文主要是介绍caffe生成solver.prototxt文件,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!

 caffe在训练的时候,需要一些参数设置,我们一般将这些参数设置在一个叫solver.prototxt的文件里面,如下:

复制代码
base_lr: 0.001
display: 782
gamma: 0.1
lr_policy: “step”
max_iter: 78200
momentum: 0.9
snapshot: 7820
snapshot_prefix: “snapshot”
solver_mode: GPU
solver_type: SGD
stepsize: 26067
test_interval: 782
test_iter: 313
test_net: “/home/xxx/data/val.prototxt”
train_net: “/home/xxx/data/proto/train.prototxt”
weight_decay: 0.0005
复制代码

有一些参数需要计算的,也不是乱设置。

假设我们有50000个训练样本,batch_size为64,即每批次处理64个样本,那么需要迭代50000/64=782次才处理完一次全部的样本。我们把处理完一次所有的样本,称之为一代,即epoch。所以,这里的test_interval设置为782,即处理完一次所有的训练数据后,才去进行测试。如果我们想训练100代,则需要设置max_iter为78200.

同理,如果有10000个测试样本,batch_size设为32,那么需要迭代10000/32=313次才完整地测试完一次,所以设置test_iter为313.

 学习率变化规律我们设置为随着迭代次数的增加,慢慢变低。总共迭代78200次,我们将变化lr_rate三次,所以stepsize设置为78200/3=26067,即每迭代26067次,我们就降低一次学习率。 

下面是生成solver文件的python代码,比较简单:

复制代码
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Jul 17 18:20:57 2016@author: root
"""
path='/home/xxx/data/'
solver_file=path+'solver.prototxt'     #solver文件保存位置

sp={}
sp['train_net']=‘“’+path+'train.prototxt”'  # 训练配置文件
sp['test_net']=‘“’+path+'val.prototxt”'     # 测试配置文件
sp['test_iter']='313'                  # 测试迭代次数
sp['test_interval']='782'              # 测试间隔
sp['base_lr']='0.001'                  # 基础学习率
sp['display']='782'                    # 屏幕日志显示间隔
sp['max_iter']='78200'                 # 最大迭代次数
sp['lr_policy']='“step”'                 # 学习率变化规律
sp['gamma']='0.1'                      # 学习率变化指数
sp['momentum']='0.9'                   # 动量
sp['weight_decay']='0.0005'            # 权值衰减
sp['stepsize']='26067'                 # 学习率变化频率
sp['snapshot']='7820'                   # 保存model间隔
sp['snapshot_prefix']=‘"snapshot"’       # 保存的model前缀
sp['solver_mode']='GPU'                # 是否使用gpu
sp['solver_type']='SGD'                # 优化算法

def write_solver():#写入文件
    with open(solver_file, 'w') as f:for key, value in sorted(sp.items()):if not(type(value) is str):raise TypeError('All solver parameters must be strings')f.write('%s: %s\n' % (key, value))
if __name__ == '__main__':write_solver()
复制代码

 执行上面的文件,我们就会得到一个solver.prototxt文件,有了这个文件,我们下一步就可以进行训练了。

当然,如果你觉得上面这种键值对的字典方式,写起来容易出错,我们也可以使用另外一种比较简便的方法,没有引号,不太容易出错,如下:

复制代码
# -*- coding: utf-8 -*-from caffe.proto import caffe_pb2
s = caffe_pb2.SolverParameter()path='/home/xxx/data/'
solver_file=path+'solver1.prototxt's.train_net = path+'train.prototxt'
s.test_net.append(path+'val.prototxt')
s.test_interval = 782  
s.test_iter.append(313) 
s.max_iter = 78200 s.base_lr = 0.001 
s.momentum = 0.9
s.weight_decay = 5e-4
s.lr_policy = 'step'
s.stepsize=26067
s.gamma = 0.1
s.display = 782
s.snapshot = 7820
s.snapshot_prefix = 'shapshot'
s.type = “SGD”
s.solver_mode = caffe_pb2.SolverParameter.GPUwith open(solver_file, 'w') as f:f.write(str(s))
复制代码

 

这篇关于caffe生成solver.prototxt文件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!



http://www.chinasem.cn/article/918958

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