caffe 网络训练记录

最新推荐文章于 2019-10-20 21:48:07 发布
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分类专栏： caffe
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/MORIDY/article/details/83150829
本文详细介绍了如何使用draw_net.py工具绘制LeNet网络结构图，并记录了在Caffe环境下进行LeNet训练时遇到的错误及其解决办法。通过调整参数文件和检查网络定义，成功解决了训练过程中的解析错误。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1、使用draw_net.py绘制lenet网络结构图

命令：python draw_net.py ../examples/mnist/lenet_train_test.prototxt lenet.png

2、train 报错

Error parsing text-format caffe.NetParameter: 382:9: Expected integer or identifier
Check failed: ReadProtoFromTextFile(param_file, param) Failed to parse NetParameter file: models/FLD_upper/solver.prototxt

Your prototxt is malformed with both layer and layers messages.

 

深度学习Caffe实战（9）Windows 平台caffe用MATLAB接口实现训练网络和测试
gybheroin的博客
01-07 9610
上一篇介绍了网络协议中各个参数的作用，知道了各个参数的作用，想必应该可以尝试修改网络结构了。前几篇博客介绍的都是用命令行训练和测试网络，这篇博客介绍如何用MATLAB接口实现训练和测试网络，window平台下caffe使用者本来就少，这方面的资料更少了，下一篇博客介绍如何利用MATLAB提取特征和可视化feature map。话不多说，我们开始train1、MATLAB实现卷积神经网络训练 打开M
caffe训练网络
qq649185776的博客
11-10 275
训练网络 #sudo sh ./build/tools/caffe train --solver=examples/mnist/train_lenet.sh -solver:必选参数。一个protocol buffer类型的文件，即模型的配置文件。如： # ./build/tools/caffe train -solver examples/mnist/lenet_solver.prototx...
（Caffe，LeNet）网络训练流程（二）
沤江一流的专栏
04-07 8241
本文地址： 在训练lenet的train_lenet.sh中内容为： ./build/tools/caffe train –solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt 由此可知,训练网咯模型是由tools/caffe.cpp生成的工具caffe在模式train下完成的。 初始化过程总的来说，从main()、train()中创建Solver，在Solv
caffe学习记录(一)：单标签分类训练
wwww1244的博客
07-13 2121
参考博客：caffe学习系列：训练自己的图片集（超详细教程） 按照这位dalao的博客走一遍，基本上可以解决caffe单标签训练的问题。我这里主要记录一下这个过程中需要注意的地方。 caffe为单标签分类问题提供了很好的支持，很多操作都可以通过caffe提供的可执行文件来完成，这些可执行文件保存在caffe编译后生成的build/tools文件夹中。   一、准备训练数据 这一步需要我们...
Caffe | 你的第一个分类网络之Caffe训练
yuanCruise
01-20 940
1.生成lmdb lmdb是caffe训练网络用的数据格式，因此我们需要将原始的图片数据转换成lmdb（当然caffe中也可以直接用jpg进行训练）。利用上文Caffe | 你的第一个分类网络之数据准备中得到的train.txt和test.txt结合GitHub上caffe自带的批处理文件create_imagenet.sh就可以生成lmdb文件,该批处理文件存在如下所示的路径中。 基于trai...
caffe训练用mnist图片
11-11
在训练过程中，Caffe会定期验证模型在测试集上的性能，并记录训练日志。 总的来说，Caffe提供了一套完整的流程，从数据预处理到模型构建，再到训练和评估。MNIST数据集因其简单性和代表性，是初学者理解和实践深度...
CSRNet-caffe训练压缩包
12-05
数据集制作脚本是构建训练模型的关键部分，它通常包括数据预处理步骤，如图像的裁剪、缩放、归一化等，以及生成标注文件，标注文件记录了每个图像中人群的数量。数据增强技术如旋转、翻转和随机裁剪也可能被用于扩大...
CAFFE框架训练
liye931125的博客
01-20 678
CAFFE框架训练
caffe深度学习记录之二：训练自己的数据
雨落洛的博客
04-10 635
上文 说到关于环境的配置，这次我们聊一聊关于使用vs2015生成后的exe来训练自己的数据。好了，废话不多说，下面开始一、准备工作既然要训练自己的数据，那就要准备训练的素材，尽可能多的素材用来训练，然后用部分素材来作为验证。首先：在caffe的解压目录 data/下新建 文件夹mine(自定义) ，然后在这个文件夹下新建三个文件夹：分别是mean、train、valtrain是用来存放训练数据的文...
Caffe网络定义详解
独行侠
10-20 1409
目录 1.0 前言 1.1 Caffe模型要素 1.1.1 网络模型 1.1.2 参数配置 1.2 Caffe Blob 1.3 Caffe Layer 1.4 Caffe Net 1.0 前言 Caffe作为一款经典的深度学习框架，其在实现上有着清晰的分层网络定义，并且具有较强的易读性、可移植性和结构化等特点。本篇先介绍基于Caffe的网络模型要素及构成，然后介绍Caffe支持...
利用caffe训练网络的步骤
zouroot的专栏
02-23 551
0：将图片设置好标号（从0开始的连续自然数） 1：首先需要将图片转换成需要的数据格式 #!/usr/bin/env sh # Create the imagenet lmdb inputs # N.B. set the path to the imagenet train + val data dirs # EXAMPLE=examples/imagenet # DATA=data/ilsv
caffe训练网络的实践
leo_is_ant的专栏
10-16 2792
Caffe现如今已经成为了深度学习一个非常火的框架。但是作为刚接触CNN或者caffe的小白可能对caffe的接口或者细节不是很清楚了解。本文作为尝试着利用caffe做一个简单的图片分类model，希望能够与大家快速入门caffe训练属于自己的数据。   首先，要准备自己的数据集。这次任务是训练手写的文本。请注意，并不是手写集Mnist，区别在于是手写完整的一页作为一类。一共有6类。肉眼看区别很
Caffe源码阅读（粗读）--网络初始化
w326639619的专栏
12-14 1286
最近打算看一看caffe实现的源码，我是从caffe训练这个线索阅读代码的。caffe.bin这个是我们在训练网络时用到的可执行文件，其中main()函数首先对输入参数进行解析，这里边用到了google的工具包gflags，参数会把linux下输入的./build/tools/caffe.bin train –solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt -
<caffe学习笔记> caffe训练日志输出
u011452869的博客
01-05 6513
problem：caffe 训练日志输出 solution：运用tee命令  eg：./build/tools/caffe train \ --solver=models/bvlc_reference_caffenet/solver.prototxt 2>&1| tee yourpath/caffe.log 1. tee的意思就是命令行信息重定向的命令 2. 2>&1的意思是错误的信息
caffe训练日志各项含义
whyerdiku的博客
07-10 1008
https://blog.youkuaiyun.com/dataningwei/article/details/77446841I0821 09:53:35.929999 10308 solver.cpp:60] Solver scaffolding done.I0821 09:53:35.929999 10308 caffe.cpp:252] Starting Optimization     ######...
Caffe实战Day3-准备网络结构文件和训练文件（重点）
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HelloHaibo的博客
08-24 1万+
友情链接：我的caffe实战Day2-准备lmdb文件和均值文件 通过前两篇文章，我们已经把训练模型的数据准备好了，并做了需要做的预处理，接下来我们就开始准备网络结构文件，在开始之前呢，我们先列一下清单： ok，本此我们就是准备其中的train_val.prototxt，deploy.prorotxt,solver.prototxt三个文件，最后的caffemodel文件，相信
Caffe训练可视化：绘制Loss曲线和准确率
在描述中提供了一个博客链接，该链接应当包含具体的步骤和代码示例，用于指导用户如何根据Caffe的训练日志（通常记录在log文件中）来绘制loss曲线和accuracy曲线。这些日志文件记录了模型训练过程中的各种性能指标，...
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