开源项目 `cnn-models` 使用教程

开源项目 cnn-models 使用教程

cnn-models ImageNet pre-trained models with batch normalization for the Caffe framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cn/cnn-models

1. 项目的目录结构及介绍

cnn-models/
├── AlexNet_cvgj/
│   ├── ...
├── ResNet_preact/
│   ├── ...
├── VGG19_cvgj/
│   ├── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── model_download_link.txt
└── train.log

目录结构介绍

• AlexNet_cvgj/: 包含 AlexNet 模型的相关文件。
• ResNet_preact/: 包含 ResNet 模型的相关文件。
• VGG19_cvgj/: 包含 VGG19 模型的相关文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• model_download_link.txt: 预训练模型下载链接。
• train.log: 训练日志文件。

2. 项目的启动文件介绍

启动文件

• train.log: 该文件记录了训练过程中的输出日志。启动训练时，可以使用以下命令：

caffe train --solver train.solver --gpu 0 2> train.log

启动说明

• caffe train: 使用 Caffe 框架进行训练。
• --solver train.solver: 指定训练的配置文件。
• --gpu 0: 指定使用 GPU 进行训练。
• 2> train.log: 将训练过程中的输出重定向到 train.log 文件中。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件

• train.solver: 训练配置文件，包含训练参数和网络结构定义。
• test.solver: 测试配置文件，用于评估模型的性能。

配置文件说明

• train.solver: 该文件定义了训练过程中的优化器、学习率、迭代次数等参数。示例如下：

train_net: "train.prototxt"
test_net: "test.prototxt"
base_lr: 0.01
momentum: 0.9
weight_decay: 0.0005
lr_policy: "step"
stepsize: 100000
gamma: 0.1
display: 20
max_iter: 450000
snapshot: 10000
snapshot_prefix: "snapshot"
solver_mode: GPU

• test.solver: 该文件定义了测试过程中的参数，用于评估模型的准确性。示例如下：

test_iter: 1000
test_interval: 1000

配置文件使用

• 在训练过程中，使用 train.solver 配置文件进行模型训练。
• 在评估模型时，使用 test.solver 配置文件进行测试。

通过以上步骤，您可以顺利启动并配置 cnn-models 项目，进行模型的训练和评估。

cnn-models ImageNet pre-trained models with batch normalization for the Caffe framework 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cn/cnn-models