Pycaffe使用solverstate训练

最新推荐文章于 2021-10-24 23:50:51 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wshdkf/article/details/80787131
本文介绍如何使用 Caffe 框架恢复之前的模型训练状态。通过指定 solver 文件及 solverstate 文件，可以在 GPU 模式下恢复模型训练并继续进行。

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

参考：点击打开链接

import caffe  

solver_file = "solver.prototxt"
solverstate = "models-12/_iter_5000.solverstate"
caffe.set_device(0)  
caffe.set_mode_gpu()
solver = caffe.get_solver(solver_file)
solver.restore(solverstate) #就用这一句
solver.solve()


Ubuntu16.04 MobileNet_YOLOv3制作voc数据集和训练自己的数据集
generalsong的博客
09-09 1003
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深度学习实践(1) - Caffe - 训练CIFAR-10数据
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神马屎Caffecaffe是一个友好、易于上手的开源深度学习平台，主要用于图像的相关处理，可以支持CNN等多种深度学习网络。基于caffe，开发者可以方便快速地开发简单的学习网络，用于分类、定位等任务，也可以用于科研，在其源码基础上进行修改，实现自己的算法。本文的主要目的，是介绍caffe的基本使用方法，希望通过本文，能让普通的工程师可以使用caffe训练自己的简单模型。本文主要包括以下内容：运行c
caffe的solverstate的使用
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pycaffe训练的完整组件示例
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04-14 199
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pycaffe网络模型训练和fine-tuning
张欣的专栏
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GPU训练： import caffe caffe.set_mode_gpu() caffe.set_device(1) #1块显卡 solver_file= '/root/Files/solver.prototxt' solver = caffe.get_solver(solver_file) solver.solve() GPU fine-tuning： import c...
pycaffe使用（第一篇）——训练网络
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“”“ 这篇讲述的是如何利用solver.prototxt进行训练 ”“” # -*- coding: UTF-8 -*- __author__ = 'xuy' import caffe import os Caffe_root='/home/xuy/caffe' os.chdir(Caffe_root)#将当前的路径换成了~/caffe """ 对于caffe的硬件进行设置
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Pycaffe 一些使用记录
笔记：caffe ssd gpu训练自己的数据集
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SSD的运行及训练自己数据集
medusa_zj的博客
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ubuntu18.04下SSD的运行及训练自己数据集caffe的SSD运行及训练自己数据集运行一、下载源码二、文件配置三、编译 caffe的SSD运行及训练自己数据集 运行 一、下载源码 git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git 下载完成后是一个caffe文件夹，如图： 然后执行： cd caffe git checkout ssd 出现...
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09-11 604
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pycaffe生成solver文件并运行
我是小蚂蚁
01-05 397
其实没有必要写这篇博文的，网上很多大佬都写过同样的博客，而且写的还非常好，但是呢？毕竟也是自己的学习经历，还是做一下记录吧。看到此处的朋友请移步这篇大佬的博文Caffe学习笔记(五)：使用pycaffe生成solver.prototxt文件并进行训练，你将获益匪浅，就不用在这里耽误时间了。 使用pycaffe生成solver文件 # 如何利用pycaffe 生成 solver 文件 from c...
pycaffe学习之（四）：pyloss.py
大青上的博客
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目的： 单独写一层用python实现的layer，功能和cpp的是一样的，但是侧面验证了可以用python自己定义一个loss函数。 import caffe import numpy as np class EuclideanLossLayer(caffe.Layer): """ Compute the Euclidean Loss in the same manner as t
notebook上使用py-caffe训练调试模型
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最近在使用caffe的prototxt设计一个新网络，写了一些骚操作，自己也不是很确定计算过程是否符合预期，所以想在训练若干步之后抽出我设计的那几层，观察一下输出值。直接在代码或日志层来检查指定层的输出值当然也是可以的，但是不直观，也不灵活，于是想到了py-caffe结合notebook的方式。查阅了一下发现还真可以直接在notebook调用py-caffe的接口跑训练，操作也异常简单，嘿...
python caffe training solve.py
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from __future__ import division import numpy as np import sys caffe_root = '../../' sys.path.insert(0, caffe_root + 'python') import caffe # make a bilinear interpolation kernel # credit @lo
pycaffe使用.solverstate文件继续训练
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import caffe solver_file = "solver.prototxt" solverstate = "xx.solverstate" caffe.set_device(0) caffe.set_mode_gpu() solver = caffe.get_solver(solver_file) solver.restore(solversta...
[Caffe]:关于pycaffe的使用
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定制Python层当我们的网络需要多个输入数据，或者标签维度不为1时，这对于caffe提供的数据层来说是难以实现的。 修改C++源码更使实现算法的效率大打折扣。用Python接口来实现特殊的层对于用户来说是十分高效的选择。那么如何定制自己的Python层呢？ 确定数据层所需参数，如batch_size, source, image_shape 等 确定数据层有多少输出 声明Python层 lay
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Caffe for Python 官方教程(翻译)
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导言       本教程中，我们将会利用Caffe官方提供的深度模型——CaffeNet（该模型是基于Krizhevsky等人的模型的）来演示图像识别与分类。我们将分别用CPU和GPU来进行演示，并对比其性能。然后深入探讨该模型的一些其它特征。1、准备工作       1.1 首先，安装Python，numpy以及matplotlib。 #安装Python环境、numpy、matplotlib
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