caffe在训练的时候，需要一些参数设置，我们一般将这些参数设置在一个叫solver.prototxt的文件里面，如下： 有一些参数需要计算的，也不是乱设置。 假设我们有50000个训练样本，batch_size为64，即每批次处理64个样本，那么需要迭代50000/64 ...

Keras的模型是用hdf5存储的，如果想要查看模型，keras提供了get_weights的函数可以查看： 而通过hdf5模块也可以读取：hdf5的数据结构主要是File - Group - Dataset三级，具体操作API可以看官方文档。weights的tensor保存在Dataset ...

caffe solver参数意义与设置 batchsize:每迭代一次，网络训练图片的数量，例如：如果你的batchsize=256，则你的网络每迭代一次，训练256张图片；则，如果你的总图片张数为1280000张，则要想将你所有的图片通过网络训练一次，则需要1280000/256=5000次 ...

solver.prototxt文件是用来告诉caffe如何训练网络的。solver.prototxt的各个参数的解 ...

caffe solver通过协调网络前向推理和反向梯度传播来进行模型优化，并通过权重参数更新来改善网络损失求解最优算法，而solver学习的任务被划分为：监督优化和参数更新，生成损失并计算梯度。caffe solver是caffe中的核心，它定义着整个模型如何运转，不管是命令行方式 ...

SQL 语句主要可以划分为以下 3 个类别。 DDL（Data Definition Languages）语句：数据定义语言，这些语句定义了不同的数据段、数据库、表、列、索引等数据库对象的定义。常用的语句关键字主要包括 create、drop、alter等。 就是对数据库内部的对象进行创建 ...

Pytroch网络模型：修改参数值，修改参数名，添加参数层，删除参数层 修改参数值 方法1 dict的类型是collecitons.OrderedDict，是一个有序字典， ...

pytorch 打印模型层的名字的多个方式，以及对应显示，删除最后多个层的两种方式 def forward(self, x, last_cont=None): x = self.model(x) if self.use_dcl ...