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
caffe的python接口学习（3）训练模型training
caffe的python接口学习（3）训练模型training的相关文章
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