qq_34138163的博客

本代码使用Python对caffe框架下的训练模型进行测试，借鉴了网上其他的测试例子，有不足之处，敬请指教！import numpy as np import sys,oscaffe_root = ‘/home/xxx/caffe/’ #根目录 sys.path.insert(0, caffe_root + ‘python’) import caffe os.chdir(caff

转载出处：http://blog.youkuaiyun.com/hong__fang/article/details/52080280本文主要介绍：Caffe中一个最基本的深度学习模型AlexNet模型，原论文为：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks。1 LeNet-51.1局限性       早在1989年，Ya

本文主要是对我自己在caffe下训练自己的数据后，得到的模型进行测试，发现分类有严重的错误，即分类偏向于另外的几类，而且识别率比验证时的还要低许多。一、错误描述引言 我最近在做一个声音识别的实验，利用深度学习框架caffe来对自己收集来的声音进行分类训练，即构建一个分类器。在经过训练后，必然需要对训练出的模型进行测试，但测试后发现识别的结果是：有几类的数据大多数被识别成其他的

以下对一些在使用caffe框架中出现的错误进行解决： 1.出现out of memory的错误 可能是由于你的内存限制，若是CPU跑的模型那么就是内存不足，若是GPU训练模型，那么可能是GPU显存不足，使用nvidia-smi就可以查看显存的使用情况。可以调整训练层中的batch_size大小来解决这个问题，将其调小再进行训练。 2.训练过程中识别率不变 若是在训

在caffe框架中模型训练之前，需要配置solver.prototxt文件做一些配置，现对其做一些讲解： 1.test_iter test_iter=测试集大小/测试层中batch_size 2.max_iter max_iter=test_iter*80,其中80是经验值，你可以调大或调小一些，总之使在max_iter次迭代训练中，模型要收敛即可 3.test_interval tes