.caffemodel的生成和利用
来源:互联网 发布:网络算法与复杂性理论 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 14:03
1)调用solver.prototxt生成.caffemodel和.solverstate
caffe中的bin文件夹里有caffe.exe,在上级目录中创建.bat文件,添加内容并保存运行:
./bin/caffe.exe train --solver=examples/cifar10/cifar10_quick_solver.prototxtpause
然后就会在examples/cifar10/文件夹中,训练出.caffemodel和.solverstate文件,其中.caffemodel用于测试,.solverstate用于恢复训练(像断点续 传)
2)当所有数据都训练好之后,接下来就是如何将模型应用到实际数据了:
./build/tools/caffe.bin test -model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights=examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel -gpu=0
如果没有GPU则使用
./build/tools/caffe.bin test -model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt -weights=examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel
test:表示对训练好的模型进行Testing,而不是training。其他参数包括train, time, device_query。
-model=XXX:指定模型prototxt文件,这是一个文本文件,详细描述了网络结构和数据集信息
- .caffemodel的生成和利用
- caffe生成caffemodel以及利用caffemodel进行对自己的图片分类
- 使用caffe和mnsit数据集训练生成的lenet_iter_10000.caffemodel的使用方法
- 从一到二:利用mnist训练集生成的caffemodel对mnist测试集与自己手写的数字进行测试
- 利用caffemodel进行预测
- 使用caffemodel的方法
- 利用caffe的pycaffe接口将caffemodel中的字段保存为prototxt
- tensorflow2caffe(4) : caffemodel的生成与tensorflow2caffe框架转换的总结
- 读取和修改caffemodel文件
- Caffe学习:pycaffe利用caffemodel进行分类
- Caffe学习:pycaffe利用caffemodel进行分类
- pycaffe利用caffemodel进行分类=>批处理
- 查看caffemodel的参数值
- caffemodel的读取与修改
- bvlc_reference_caffenet.caffemodel模型的应用
- caffe之利用mnist数据集训练好的lenet_iter_10000.caffemodel模型测试一张自己的手写体数字
- caffe之利用mnist数据集训练好的lenet_iter_10000.caffemodel模型测试一张自己的手写体数字
- caffe测试训练好的caffemodel和记录每层的运行时间
- 【NOIP2005】谁拿了最多奖学金
- Machine Learning Week8 findClosestCentroids.m
- vs debug 调试 快捷键
- hdu2874 Connections between cities (LCA离线)
- listView及ScrollView等PadingTop显示问题:android:clipToPadding="false"
- .caffemodel的生成和利用
- JDBC读取MySQL的BLOB类型
- [Android]如何导入已有的外部数据库
- 剑指Offer:二叉搜索树的后序遍历序列
- 前端构建利器:AngularJS + Bower + Grunt
- C#入门6.4——字符串的比较
- 确定比赛名次
- iOS-不用网线搭建IPv6网络测试环境
- 【网络】网络基础知识总结(包括TCP/IP协议、ARP、UDP等)