caffe的python插口形成solver文件详细说明学习培训丨本际云推荐

caffe的python插口形成solver文件详细说明学习培训

介绍caffe的python插口形成solver文件

本文主要是介绍了caffe的python插口形成solver文件详细说明学习培训实例，帮助大家更好地掌握这方面的知识。

caffe的python插口形成solver文件详细说明学习培训

solver.prototxt的文件参数设置

caffe在训练的时候，需要一些参数设置，一般设置在一个叫做solver.prototxt的文件里面，常见参数如下：

base_lr:0.001
display:782
gamma:0.1
lr_policy:“step”
max_iter:78200
momentum:0.9
snapshot:7820
snapshot_prefix:“snapshot”
solver_mode:GPU
solver_type:SGD
stepsize:26067
test_interval:782
test_iter:313
test_net:“/home/xxx/data/val.prototxt”
train_net:“/home/xxx/data/proto/train.prototxt”
weight_decay:0.0005

这些参数需要根据实际情况进行设置，其中test_interval设为782，即每完成一次训练数据的迭代就进行一次测试。max_iter设为78200，表示要迭代训练100代。test_iter设为313，表示进行10000个检测样版的检测需要迭代313次。学习率变化规律一般设置为随着迭代次数的增加而慢慢变低，我们可以将lr_rate变化三次，因此stepsize应设为78200/3=26067，即每迭代26067次，变化一次学习率。

生成solver文件

下面是生成solver文件的python代码：

path='/home/xxx/data/'
solver_file=path+'solver.prototxt'
sp={}
sp['train_net']='“'+path+'train.prototxt”'
sp['test_net']='“'+path+'val.prototxt”'
sp['test_iter']='313'
sp['test_interval']='782'
sp['base_lr']='0.001'
sp['display']='782'
sp['max_iter']='78200'
sp['lr_policy']='“step”'
sp['gamma']='0.1'
sp['momentum']='0.9'
sp['weight_decay']='0.0005'
sp['stepsize']='26067'
sp['snapshot']='7820'
sp['snapshot_prefix']='“snapshot”'
sp['solver_mode']='GPU'
sp['solver_type']='SGD'

def write_solver():
    with open(solver_file,'w') as f:
        for key,value in sorted(sp.items()):
            if not(type(value) is str):
                raise TypeError('All solver parameters must be strings')
            f.write('%s:%sn'%(key,value))

if __name__=='__main__':
    write_solver()

执行这段代码，就可以生成solver.prototxt文件，这样我们就可以进行训练了。如果你不喜欢用字典来表示参数下标，可以用另一种更为简便的方法，这里就不再细述了。

训练模型(training)

如果你不需要进行可视化，只是想得到一个最终的训练model，那么下面的代码就可以实现这个功能：

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

总结

本文主要为大家介绍了caffe的python插口形成solver文件的详细知识和实例，希望能够对大家的学习和工作有所帮助。

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介绍caffe的python插口形成solver文件

solver.prototxt的文件参数设置

生成solver文件

训练模型(training)

总结

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