caffe中的snapshot功能

本文介绍如何使用Caffe中的snapshot功能来继续之前已训练好的网络的训练过程。通过设置solver.prototxt文件并利用特定的.sh脚本来加载之前的训练状态,可以在已有模型的基础上进行迭代训练。
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Caffe技巧之使用snapshot来继续网络训练

Caffe技巧之使用snapshot来继续网络训练

有时候想在已经训练好的网络上继续之前的训练,那么可以使用snapshot的命令,本文介绍在Caffe里如何使用snapshot来继续网络训练。

Step 1:设置solver.prototxt

首先,在solver.prototxt 中设置得到snapshot 文件,例如:

# snapshot intermediate results
snapshot: 500
  • 1
  • 2

这样每 500 iterations就可以得到model_iter_xxx.caffemodel 和model_iter_xxx.solverstate (例如 cifar10_quick_iter_3000.solverstate)。

Step 2:设置运行脚本sh

这样, 设置好了snapshot,在.sh 再设置一下就可以了,使用它来在原有基础上继续训练则设置如下
这里写图片描述

特别需要注意的是,图中的反斜杠 \ ,如果丢失了 “\” 那么这个选项的设置将会失效!!

以上面的设置为例,snapshot载入成功的话,Ubuntu的终端里显示的迭代次数将是从3000 iterations开始,如果还是从0 iterations开始那就是设置没有成功。


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