用caffe训练/测试net

Heisenberg-

于 2021-03-02 09:43:40 发布

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分类专栏： caffe

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本文介绍如何使用Caffe进行网络训练，包括创建并运行.sh脚本文件来启动训练过程，以及如何指定GPU、预训练权重文件等参数。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

在文章Caffe各层参数详解中学习了caffe各层的构成和参数设置，在数据集转换成LMDB格式一文中学习了如何将自己的数据集转换成caffe所需的LMDB格式的数据集，和一个项目文件夹内通常需要包含的文件。

此文将讲述如何通过caffe训练net。

通过一个脚本文件训练

在项目文件根目录下，添加一个.sh脚本文件

/home/sherlock/Downloads/caffe/build/tools/caffe trian --solver=/home/sherlock/Documents/face_detect/solver.prototxt

解释：caffe的安装目录 train--solver=项目文件内的solver文件路径

在项目文件根目录下，打开命令行，输入

sh train.sh

另外可以通过修改.sh脚本文件内容，指定其他参数。

./build/tools/caffe train --solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt 

# 使用第2个gpu
./build/tools/caffe train --solver examples/mnist/lenet_solver.prototxt --gpu2

# 使用训练好的权值文件
./build/tools/caffe train --solver examples/fre_mnist/solver.prototxt --weights examples/models/bvlc_reference_pre_caffenet.caffemodel

# 测试网络，用0和1两个gpu 迭代100次
./build/tools/caffe test --model examples/mnist/lenet_solver.prototxt --weights examples/models/test.caffemodel --gpu 0,1 --iterations 100