caffe的python接口学习(3)训练模型training

如果不进行可视化,只想得到一个最终的训练model, 那么代码非常简单,如下 :

import caffe
caffe.set_device(0)
caffe.set_mode_gpu()
solver = caffe.SGDSolver(‘/home/xxx/data/solver.prototxt‘)
solver.solve()

原文地址:https://www.cnblogs.com/niulang/p/8984829.html

时间: 2024-10-11 04:14:40

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caffe的python接口学习(7):绘制loss和accuracy曲线

使用python接口来运行caffe程序,主要的原因是python非常容易可视化.所以不推荐大家在命令行下面运行python程序.如果非要在命令行下面运行,还不如直接用 c++算了. 推荐使用jupyter notebook,spyder等工具来运行python代码,这样才和它的可视化完美结合起来. 因为我是用anaconda来安装一系列python第三方库的,所以我使用的是spyder,与matlab界面类似的一款编辑器,在运行过程中,可以查看各变量的值,便于理解,如下图: 只要安装了anac

caffe的python接口学习(4)mnist实例手写数字识别

以下主要是摘抄denny博文的内容,更多内容大家去看原作者吧 一 数据准备 准备训练集和测试集图片的列表清单; 二 导入caffe库,设定文件路径 # -*- coding: utf-8 -*- import caffe from caffe import layers as L,params as P,proto,to_proto #设定文件的保存路径 root='/home/xxx/' #根目录 train_list=root+'mnist/train/train.txt' #训练图片列表

caffe的python接口学习(6):用训练好的模型(caffemodel)来分类新的图片

经过前面两篇博文的学习,我们已经训练好了一个caffemodel模型,并生成了一个deploy.prototxt文件,现在我们就利用这两个文件来对一个新的图片进行分类预测. 我们从mnist数据集的test集中随便找一张图片,用来进行实验. #coding=utf-8 import caffe import numpy as np root='/home/xxx/' #根目录 deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=

caffe的python接口学习(8):caffemodel中的参数及特征的抽取

如果用公式  y=f(wx+b) 来表示整个运算过程的话,那么w和b就是我们需要训练的东西,w称为权值,在cnn中也可以叫做卷积核(filter),b是偏置项.f是激活函数,有sigmoid.relu等.x就是输入的数据. 数据训练完成后,保存的caffemodel里面,实际上就是各层的w和b值. 我们运行代码: deploy=root + 'mnist/deploy.prototxt' #deploy文件 caffe_model=root + 'mnist/lenet_iter_9380.ca

caffe的python接口学习(5):生成deploy文件

如果要把训练好的模型拿来测试新的图片,那必须得要一个deploy.prototxt文件,这个文件实际上和test.prototxt文件差不多,只是头尾不相同而也.deploy文件没有第一层数据输入层,也没有最后的Accuracy层,但最后多了一个Softmax概率层. 这里我们采用代码的方式来自动生成该文件,以mnist为例. deploy.py # -*- coding: utf-8 -*- from caffe import layers as L,params as P,to_proto

ubuntu配置caffe的python接口pycaffe

参考网站: http://blog.csdn.net/sanmao5/article/details/51923982 (主要参考) https://github.com/BVLC/caffe/issues/782 (问题解决) ubuntu配置caffe的python接口pycaffe 依赖 前提caffe已经正确编译.见Ubuntu配置caffe 库包 sudo apt-get install python-pip sudo atp-get install python-dev python

caffe使用 python接口

使用caffe训练好的模型进行分类: http://blog.csdn.net/thy_2014/article/details/51648730 提取caffe前馈的中间结果+逐层可视化: http://blog.csdn.net/thy_2014/article/details/51659300

ubuntu14.04安装caffe+python接口

1 ubuntu系统安装 ubuntu 14.04下载地址:http://www.releases.ubuntu.com/14.04/ 可以直接点击以下地址直接下载 http://www.releases.ubuntu.com/14.04/ubuntu-14.04.5-desktop-amd64.iso 2 caffe环境安装 General dependencies sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-de

Caffe Python接口编译

1.安装python: yum install python-devel.x86_64 2.安装一些python库依赖(这些是我们在后来调试时发现会漏安装,导致python命令模式下Import caffe出错) yum install python-matplotlib.x86_64 #pip install  scikit-image sudo easy_install -U scikit-image 3.安装python的其他依赖 cd $CAFFE_ROOT/python for req