一,train_val.prototxt 二,solver.prototxt 三,deploy.prototxt 參考一: 模型就用程序自帶的caffenet模型,位置在 models/bvlc_reference_caffenet/文件夾 ...
之前用deploy.prototxt 還原train val.prototxt過程中,遇到了坑,所以打算總結一下 本人以熟悉的LeNet網絡結構為例子 不同點主要在一前一后,相同點都在中間 train val.prototxt 中的開頭 看這個名字也知道,里面定義的是訓練和驗證時候的網絡,所以在開始的時候要定義訓練集和驗證集的來源 deploy.prototxt 中的開頭 看這個名字也知道,這個 ...
2017-08-13 13:24 0 13739 推薦指數:
一,train_val.prototxt 二,solver.prototxt 三,deploy.prototxt 參考一: 模型就用程序自帶的caffenet模型,位置在 models/bvlc_reference_caffenet/文件夾 ...
參考: http://blog.csdn.net/cham_3/article/details/52682479 以caffe工程自帶的mnist數據集,lenet網絡為例: 將lenet_train_test.prototxt文件進行一些修改即可得到lenet.prototxt文件 ...
1: 神經網絡中,我們通過最小化神經網絡來訓練網絡,所以在訓練時最后一層是損失函數層(LOSS), 在測試時我們通過准確率來評價該網絡的優劣,因此最后一層是准確率層(ACCURACY)。 但是當我們真正要使用訓練好的數據時,我們需要的是網絡給我們輸入結果,對於分類問題,我們需要獲得 ...
1、可視化工具: http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html 2、常用網絡模型caffe-model之.prototxt: https://github.com/soeaver/caffe-model 3、python生成 ...
1.mnist實例 ##1.數據下載 獲得mnist的數據包,在caffe根目錄下執行./data/mnist/get_mnist.sh腳本。 get_mnist.sh腳本先下載樣本庫並進行解壓縮,得到四個文件。 2.生成LMDB 成功解壓縮下載的樣本庫后,然后執行 ...
參考鏈接:http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/ 如果熟悉英文的話,強烈推薦閱讀原文,畢竟翻譯過程中因為個人理解有限,可能會有謬誤,還望讀者能不吝指出。另外,由於原文太長,分了兩部分翻譯,本篇主要是梯度下降優化算法的總結,下篇 ...
調節訓練參數等。 比如你訓練0-10000次迭代過程中,train和validation的loss都是不 ...
坑點: 1.pil在打開圖片時,默認rgb,默認0-1范圍。要搞成0-255的自己去乘 2.有個注意的點,pytorch在第一次con到全聯接的時候,要做一個展開操作,直接h=h.view(h.size(0),-1)就可以和caffe的一一對應 3.rgb轉bgr:im=im ...