Pycaffe使用solverstate训练

最新推荐文章于 2021-10-24 23:50:51 发布

原创最新推荐文章于 2021-10-24 23:50:51 发布 · 598 阅读

1 ·

CC 4.0 BY-SA版权

深度学习专栏收录该内容

14 篇文章

订阅专栏

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()

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

wshdkf

关注关注

0
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

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

机器配置:ubuntu1604 nvidia RTX 2070 (8G) mem:16G cuda10 cudnn7.6.5 python3 opencv3.4.6 MobileNet-yolov3 训练自己的数据集: 类别个数:1(车) 一.制作数据集 Pascal voc 格式 Pascal voc简介: |-----voc2007 | |---Annotations 进行detection 任务时的标签文件,xml文件格式,一般文件名和图片文件名一致. 如:(000001....

深度学习实践(1) - Caffe - 训练CIFAR-10数据

10-13

2052

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

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

caffe的solverstate的使用

热门推荐

wang4959520的专栏

07-05

1万+

我们在使用caffe训练过程中会生成.caffemodel和.solverstate文件，一个是模型文件，一个是中间状态文件（生成多少个取决于你自己设定的snapshot）。当训练过程中断，你想继续运行数据学习，此时只需要调用.solverstate文件即可。使用方式代码，我使用的是.sh直接运行，配置和官方给的文件train_caffenet.sh差不多，稍微添加点内容就可以了。 ./bu

pycaffe训练的完整组件示例

weixin_33726318的博客

04-14

198

pycaffe训练的完整组件示例为什么写这篇博客 1. 需要用到pycaffe 因为用到的开源代码基于Caffe；要维护的项目基于Caffe。基本上是用Caffe的Python接口。 2. 训练中想穿插验证并输出关注的指标比如每训练完1个epoch就应该在完整的validation集合上执行evaluation，输出测量出的、关注的指标，例如AP、Accuracy、F1-score等。Caff...

pycaffe网络模型训练和fine-tuning

张欣的专栏

08-02

483

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

mdjxy63的博客

07-14

353

“”“ 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

Pycaffe 使用集锦

Chris_zhangrx的博客

10-24

3042

Pycaffe 一些使用记录

笔记：caffe ssd gpu训练自己的数据集

shuli0614的博客

02-22

934

caffe ssd GPU训练自己的数据集一、caffe环境搭建二、数据集三、训练和测试一、caffe环境搭建环境搭建过程网上有很多教程，可能要踩些坑吧，正常，这里不多赘述，主要是我当时也没做记录，实在难以复现那个过程了。 caffe用的weiliu89，先克隆下来，然后再把ssd分支checkout，代码如下： git clone https://github.com/weiliu89/ca...

SSD的运行及训练自己数据集

medusa_zj的博客

05-08

2298

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...

Ubuntu18 Win10搭建Caffe训练识别mnist手写数字demo

sinat_28371057的博客

09-11

604

ubuntu 系统下的Caffe环境搭建对于caffe的系统一般使用linux系统，当然也有windows版本的caffe，不过如果你一开始使用了windows下面的caffe，后面学习的过程中，会经常遇到各种错误，网上下载的一些源码、模型也往往不能快速的跑起来，因为貌似caffe的官方只提供了linux版本，而且caffe在不断的快速迭代更新中，如果不使用原版的话，后面编译出现什么问题，自己怎么错的，自己都不知道。本篇博文主要讲解快速搭建caffe环境：电脑系统：ubuntu 14.04 显卡：

pycaffe生成solver文件并运行

xiaoyaGrace的博客

01-03

149

使用pycaffe生成solver文件 # 如何利用pycaffe 生成 solver 文件 from caffe.proto import caffe_pb2 s = caffe_pb2.SolverParameter() # 封装了 solver文件的类 # 定义solver文件的参数 s.train_net = "train.prototxt" # 要训练的网络 s.test_net.app...

pycaffe学习之（四）：pyloss.py

大青上的博客

12-21

1230

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

06-27

376

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

scarlette唐从入门到放弃

10-05

1726

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

MA201506的博客

10-19

173

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

cham_3

03-30

3505

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

solverstate的使用

jyl1999xxxx的博客

10-24

2113

http://blog.youkuaiyun.com/wang4959520/article/details/51831637 我们在使用caffe训练过程中会生成.caffemodel和.solverstate文件，一个是模型文件，一个是中间状态文件（生成多少个取决于你自己设定的snapshot）。当训练过程中断，你想继续运行数据学习，此时只需要调用.solverstate文件即可。使用方式代

python+caffe训练自己的图片数据流程

weixin_30321449的博客

07-05

440

1. 准备自己的图片数据选用部分的Caltech数据库作为训练和测试样本。Caltech是加州理工学院的图像数据库，包含Caltech101和Caltech256两个数据集。该数据集是由Fei-FeiLi, Marco Andreetto, Marc 'Aurelio Ranzato在2003年9月收集而成的。Caltech101包含101种类别的物体，每...

深入浅出PyCaffe操作详解与实践

使用PyCaffe加载预训练模型或训练中的模型，通常使用`caffe.Net`类： ```python net = caffe.Net('deploy.prototxt', 'caffemodel', caffe.TEST) ``` 这里`deploy.prototxt`是定义了网络结构的文件，而`caffemodel...